UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ - UFC CURSO DE PÓS … · 5.3 Teste de Raiz Unitária ... TABELA...
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ - UFC CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA - CAEN MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA MANOEL MIGUEL DOS SANTOS FILHO DETERMINANTES DO INVESTIMENTO ESTRANGEIRO DIRETO NO BRASIL NO PERÍODO DE 1987 - 2004 FORTALEZA 2006
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ - UFC
CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA - CAEN
MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA
MANOEL MIGUEL DOS SANTOS FILHO
DETERMINANTES DO INVESTIMENTO ESTRANGEIRO DIRETO NO BRASIL NO
PERÍODO DE 1987 - 2004
FORTALEZA
2006
ii
MANOEL MIGUEL DOS SANTOS FILHO
DETERMINANTES DO INVESTIMENTO ESTRANGEIRO DIRETO NO BRASIL
NO PERÍODO DE 1986 - 2004
Dissertação apresentada como requisito parcial
para obtenção do grau de mestre no curso de
Pós-Graduação em Economia, Área de
Concentração em Economia de Empresas, da
Universidade Federal do Ceará - CAEN.
Orientador: Prof. Doutor Emerson Luís Lemos
Marinho
Fortaleza
2006
iii
MANOEL MIGUEL DOS SANTOS FILHO
DETERMINANTES DO INVESTIMENTO ESTRANGEIRO DIRETO NO BRASIL NO
PERÍODO DE 1987 - 2004
Dissertação apresentada como requisito parcial
para obtenção do grau de mestre no curso de Pós-
Graduação em Economia, Área de Concentração
em Economia de Empresas, da Universidade
Federal do Ceará - CAEN.
Orientador: Prof. Doutor Emerson Luís Lemos
Marinho
.
Aprovada em 23/02/2006
BANCA EXAMINADORA
______________________________________________________
Prof. Emerson Luís Lemos Marinho (orientador).
Universidade Federal do Ceará - UFC
_____________________________________________________
Prof. Flávio Ataliba Flexa Daltro Barreto, Doutor
Universidade Federal do Ceará - UFC
_____________________________________________
Prof. Almir Bittencourt da Silva, Doutor
Universidade Federal do Ceará - UFC
iv
A minha esposa
v
AGRADECIMENTOS
Ao CAEN, por ter me concedido a honra de figurar no seu seleto quadro de alunos.
Ao Professor Emerson Luís Lemos Marinho, pela paciência, atenção, disponibilidade e
seriedade dispensadas a todo o corpo discente do Curso de Mestrado Profissional em
Economia.
Aos colegas da turma de mestrado, pelo apoio recebido, com os quais dividi algumas horas de
estudo e dedicação.
À CAPEF, a quem devo a minha formação nesses doze anos de trabalhos no mercado
financeiro e incentivo profissional para a realização do curso.
Aos amigos Edmar Honorato, Daniel Dantas, Danilo Barata e Daniele Cirilo, pelo exemplo de
formação acadêmica e apoio à realização do curso.
A qualquer outra pessoa direta ou indiretamente envolvida com o projeto do mestrado que,
porventura, tenha esquecido, mas que recebe minha sincera gratidão.
vi
SUMÁRIO
LISTA DE TABELAS .......................................................................................... viii
LISTA DE GRÁFICOS .......................................................................................... ix
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ............................................................... x
RESUMO ................................................................................................................. xi
ABSTRACT ............................................................................................................ xii
1 INTRODUÇÃO ... ......................................................................................................13
2 REVISÃO DAS PRINCIPAIS MUDANÇAS ESTRUTURAIS DA ECONOMIA
BRASILEIRA NOS ÚLTIMOS ANOS, DANDO DESTQUE AO FLUXO
INTERNACIONAL DE CAPITAL..........................................................................16
2.1 Recessão Econômica e uma economia fechada............................................................16
2.2 Liberalização Econômica e Abertura Comercial..........................................................19
2.3 Fluxos de Capitais Estrangeiros no Brasil....................................................................27
2.4 Fluxos de Investimentos Estrangeiros em Portfólios....................................................28
2.5 Fluxo de Investimentos Estrangeiros Diretos Para Brasil.............................................30
2.6 Análise do Balanço de Pagamento do Brasil destacando o fluxo de IED....................39
2.7 Investimentos Estrangeiros Diretos e o Comércio Externo Brasileiro ........................40
2.8 Fluxos de IED nas Economias Desenvolvidas e nas Economias em
Desenvolvimento..........................................................................................................43
3 REVISÃO EMPÍRICA SOBRE INVESTIMENTOS ESTRENGEIROS
DIRETOS.....................................................................................................................45
vii
3.1 Revisão de Estudos Empíricos Sobre Investimento Estrangeiro Direto.......................45
4 MODELO ECONOMÉTRICO E DADOS AMOSTRAIS ....................................49
5 ESTIMAÇÃO DO MODELO E APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS........55
5.1 A Estacionariedade das Séries Temporais....................................................................55
5.2 Teste de Estacionariedade.............................................................................................55
5.3 Teste de Raiz Unitária...................................................................................................56
5.4 Cointegração das Séries Temporais Não-Estacionárias................................................60
5.5 Teste de Engle e Granger – EG.....................................................................................62
5.6 Teste de Cointegração de Johansen..............................................................................64
5.7 O Problema da Heteroscedasticidade............................................................................68
5.8 Autocorrelação ou Correlação Serial...........................................................................70
5.9 Síntese e Análise dos Resultados.................................................................................76
6 CONCLUSÃO.............................................................................................................80
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS......................................................................82
8 ANEXOS......................................................................................................................84
viii
LISTA DE TABELAS
TABELA 2.1 - Inflação da Década de 80 Medida pelo IPCA do IBGE..................................17
TABELA 2.2 – Tamanho do Comércio Brasileiro...................................................................21
TABELA 2.3 – Taxa Básica de Juros dos Estados Unidos: Fed Funds...................................22
TABELA 2.4 – Taxa Efetiva de Juros da Economia Brasileira-SELIC...................................23
TABELA 2.5 – IED Distribuído por Setores............................................................................31
TABELA 2.6 – Estoque de IED dos 10 Países com Maior Volume em 1995.........................32
TABELA 2.7 – Estoque de IED dos 10 Países com Maior Volume em 2000.........................32
TABELA 2.8 – Estoque de IED dos 10 Estados com Maior Volume em 1995.......................33
TABELA 2.9 – Estoque de IED dos 10 Estados com Maior Volume em 2000.......................34
TABELA 2.10 – Distribuição por Setores dos Recursos Oriundos das privatizações.............38
TABELA 2.11 – Distribuição Anual dos Recursos Oriundos das privatizações.....................38
TABELA 5.3.1 – Teste de Raiz Unitária de Dickey-Fuller (ADF): Especificação com
Intercepto..................................................................................................................................58
TABELA 5.3.2 – Teste de Raiz Unitária de Dickey-Fuller (ADF): Especificação com
Intercepto e com Termo de Tendência.....................................................................................59
TABELA 5.3.3 – Teste de Raiz Unitária de Dickey-Fuller (ADF)- Segunda Diferença:
Especificação com Intercepto................................................................................................. ..60
TABELA 5.3.4 – Teste de Raiz Unitária de Dickey-Fuller (ADF) – Segunda Diferença:
Especificação com Intercepto e Tendência...............................................................................60
TABELA 5.6.1 – Critérios para Escolha do Número de Defasagens do VAR(p)................... 66
TABELA 5.6.2 – Teste de Cointegração de Johansen para as Séries IED, ABERT e PIB- com
Intercepto e sem Tendência – Intervalos de Defasagens de 1 a 11..........................................67
TABELA 5.7 – Teste para Detectar a Presença de Heteroscedasticidade – O Teste de
White.........................................................................................................................................70
ix
LISTA DE GRÁFICOS
GRÁFICO 2.1 – Variação Real do PIB do Brasil ao Longo dos Últimos 40 anos..................16
GRÁFICO 2.2 – Tarifa Média de Importação ao Ano.............................................................19
GRÁFICO 2.3 – Evolução dos Investimentos Estrangeiros em Carteira (Crédito) no Brasil –
Período: 1986 a 2004................................................................................................................28
GRÁFICO 2.4 – Evolução dos Investimentos Estrangeiros em Carteira (Drédito) no Brasil –
Período: 1986 a 2004................................................................................................................29
GRÁFICO 2.5 – Evolução dos Investimentos Estrangeiros em Carteira (Líquido) no Brasil –
Período: 1986 a 2004...................................................................................................... ..........29
GRÁFICO 2.6 – Evolução de Ingresso de Investimentos Estrangeiro Direto (Crédito) no
Brasil – Período: 1986 a 2004..................................................................................................35
GRÁFICO 2.7 – Evolução dos Débitos de Investimentos Estrangeiro Direto no Brasil –
Período: 1986 a 2004................................................................................................................36
GRÁFICO 2.8 – Evolução de Ingresso de Investimentos Estrangeiro Direto (Líquido) no
Brasil – Período: 1986 a 2004..................................................................................................37
GRÁFICO 2.9 – Saldo em Transações Correntes no Brasil - Período: 1986 a
2004..........................................................................................................................................39
GRÁFICO 2.10 – Evolução das Exportações Brasileiras - Período: 1986 a
2004..........................................................................................................................................41
GRÁFICO 2.11 – Evolução das Importações Brasileiras - Período: 1986 a
2004..........................................................................................................................................41
GRÁFICO 2.12 – Evolução do Comércio Externo Brasileiro – Soma das Importações com as
Exportações - Período: 1986 a 2004........................................................................................42
GRÁFICO 2.13 – Evolução do Saldo da Balança Comercial Brasileira - Período: 1986 a
2004..........................................................................................................................................43
x
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
BACEN - Banco Central do Brasil
EUA - Estados Unidos da América
IBGE - Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IED – Investimento Estrangeiro Direto
MQO – Mínimos Quadrados Ordinários
PIB – Produto Interno Bruto
PUC-RJ – Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro
UNCTAD - Conferência das Nações Unidas para o Comércio e Desenvolvimento
VAR – Vetor Autoregressivo
xi
RESUMO
Ao longo dos últimos anos, mais precisamente a partir da década de 1990, a
economia brasileira sofreu profundas transformações econômicas, decorrentes de movimentos
de liberalização financeira ocorridos nos principais mercados mundiais. Diante dessa
liberalização, os mercados financeiros perderam suas fronteiras, facilitando os investimentos
nos mais diversos países do mundo. O Brasil, percebendo a nova realidade, gradativamente
abriu suas fronteiras no início da década de 1990 ao capital estrangeiro, razão pela qual a
economia, a partir de então, absorveu, como uma das transformações mais visíveis, elevados
volumes de ingresso de investimentos estrangeiros diretos. Nesse sentido, o objetivo central
desse estudo é estimar, com base em dados de séries temporais, os principais determinantes
dos fluxos de IED para o Brasil, considerando o período de 1987 a 2004. Os resultados
obtidos do estudo apontaram que fatores tradicionais como, a implantação do Plano Real,
nível de abertura comercial e taxa real de juros, são os principais determinantes dos
investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. Variáveis como índice da bolsa de valores de
São Paulo, taxa de inflação e crescimento do PIB americano também exercem influência sobre
os ingresso de IED no Brasil.
Palavras-chave: Investimentos Estrangeiros. Determinantes. Exportações. Importações.
Abertura Comercial.
xii
ABSTRACT
To the long one of the last years, more necessarily from the decade of 1990, the Brazilian
economy suffered deep economic, decurrent transformations of occurred movements of
financial liberalization in the main world-wide markets. Ahead of this liberalization, the
financial markets had lost its borders, facilitating the investments in the most diverse
countries of the world. Brazil, perceiving the new reality, gradual opened its borders in the
beginning of the decade of 1990 to the foreign capital, reason for which the economy, from
now on, absorbed, as one of the transformations most visible, raised volumes of ingression of
foreign investments right-handers. In this direction, the central objective of this study is
esteem, on the basis of given of secular series, main determinative of the flows of IED for
Brazil, considering the period of 1987 the 2004. The gotten results of the study had pointed
that traditional factors as, the implantation of the Real Plan, level of commercial opening and
real tax of interests, are main determinative of the foreign investments the right-handers for
Brazil. 0 variable as index of the stock exchange of São Paulo, tax of inflation and growth of
the American GIP also exert influence on the ingression of IED in Brazil.
Word-key: Foreign Investments. Determinants. Exportations. Importation. Commercial
Opening.
13
1. INTRODUÇÃO
A economia brasileira tem passado por uma série de transformação, principalmente
a partir da década de 1990. A tendência de liberalização que vem atingindo os diversos setores
da sociedade em geral, chegou também aos mercados de capitais financeiros e produtivos,
facilitando e dando acesso à expansão e fácil mobilização dos capitais internacionais em todas
as partes do mundo. Vale salientar que a liberalização não atingiu apenas os mercados
financeiros. Todos os setores da sociedade mundial passaram e vêm passando por esse
processo de transformação econômica, social e cultural, a qual vem mudando o modo de
pensar e agir da sociedade como um todo. É condição, quase que compulsória, se adequar a
essa nova realidade.
Dentre as categorias desse movimento de capital internacional, uma tem se
destacado pela razão da magnitude que vem atingindo ultimamente, que é a categoria de
investimentos estrangeiros diretos (IED). Não só o Brasil, mas os diversos países emergentes
têm recebido grandes somas desse tipo de capital estrangeiro, mas ultimamente nossa
economia vem se destacando entre um dos maiores receptores de IED, perdendo apenas para a
China.
Os dois censos de capitais estrangeiros realizados pelo Banco Central dão a
dimensão da amplitude do Brasil como receptor de recursos externos na forma de
investimentos diretos. No censo de 1995, o estoque de IED era um número em torno de US$
41,6 bilhões, passando para US$ 103 bilhões no último censo que foi realizado no ano de
2000. Se, ao estoque do censo de 2000, fossem acrescentados os fluxos de entradas dos anos
de 2001 a 2004, ter-se-ia um número perto de 244 bilhões de estoque de IED no final do ano
de 2004.
Para confirmar os dados constantes no censo do BACEN, a Conferência das
Nações Unidas para o Comércio e Desenvolvimento (UNCTAD) veio com números ratificar
os dados do censo do Bacen. Segundo a UNCTAD, o Brasil atraiu investimentos estrangeiros
14
diretos, nas duas últimas décadas (início de 1990 até o final de 2000) um montante de US$
235,14 bilhões, valor bem superior ao US$ 37,14 bilhões acumulados até o início da década
de 1990.
Esse montante de recursos na forma de IED tem tido ultimamente uma certa
importância para a economia brasileira. Para Lacerda (2004), os IED perderam o seu papel
emergencial de cobrir déficit na conta corrente do balanço de pagamentos brasileiro, passando
a estar mais direcionados para novos projetos, ampliando assim a capacidade instalada do
setor produtivo.
Segundo Lacerda (2004), a partir de 2001, vem diminuindo o ingresso de IED na
economia brasileira, em virtude principalmente do baixo crescimento do PIB nas principais
economias mundiais originárias do capital, mais precisamente na economia americana.
Fatores como os atentados terroristas nos Estados Unidos em setembro de 2001, escândalos
contábeis nas grandes corporações americanas, racionamento de energia no Brasil etc.,
fizeram com que aumentasse a aversão ao risco por parte dos investidores, os quais passaram
a reduzir parcelas de seus recursos direcionados para países emergentes.
Nesse contexto, o objetivo desse trabalho é estimar uma regressão, com base em
dados de séries temporais, no período compreendido entre 1987 a 2004, para determinar as
principais variáveis-chaves que se mostram determinantes para que um investidor estrangeiro
opte por direcionar parte de seus recursos para o Brasil na forma de investimentos diretos.
Serão testadas variáveis como: nível de abertura comercial, taxa de inflação, taxa de juros,
taxa de câmbio, nível do produto da economia brasileira, crescimento do PIB dos Estados
Unidos e o índice da bolsa de valores de São Paulo, de tal forma que haja resposta, no tocante
ao exercício, de algum efeito sobre os investimentos estrangeiros diretos injetados na
economia brasileira. Para a elaboração desse trabalho, será feita uma pesquisa das séries
históricas passadas das variáveis relacionadas acima e para estimar a regressão se fará uso do
software econométrico Eviews 3.1.
15
O trabalho está estruturado em 6 capítulos, incluindo esta Introdução e a
Conclusão. O segundo capítulo trata de uma revisão das principais mudanças estruturais na
economia brasileira, as quais deram suporte a um maior volume de investimentos estrangeiros
diretos no Brasil. Nesse capítulo, serão feitos comentários sobre variáveis macroeconômicas,
dando ênfase ao vínculo das mudanças nessas variáveis com os fluxos de investimentos
estrangeiros diretos ingressados na economia brasileira. Será tratada também uma análise
envolvendo o conceito, a evolução, a importância e o papel dos investimentos estrangeiros
diretos no Brasil. No terceiro capítulo serão apresentados os resultados de alguns estudos
empíricos sobre IED tanto no Brasil como em outros países.
O quatro capítulo apresenta a definição do modelo econométrico desenvolvido
nesse trabalho. São abordadas também informações sobre os dados amostrais e as hipóteses
esperadas para cada uma das variáveis escolhidas. O quinto capítulo trata da estimação do
modelo com a realização de vários testes estatísticos e apresentação dos resultados
econométricos. E, por fim, tem-se a conclusão que sintetizará os resultados encontrados.
16
2. REVISÃO DAS PRINCIPAIS MUDANÇAS ESTRUTURAIS DA ECONOMIA
BRASILEIRA, DANDO DESTAQUE AO FLUXO INTERNACIONAL DE CAPITAL
2.1. Recessão Econômica e uma Economia Fechada
A década de 1980 é caracterizada por crises na economia brasileira. O país que,
entre 1920 a 1980, apresentou uma média de crescimento em sua economia em torno de 5,5%
ao ano, a partir do início dessa década (1980), passou a absorver os efeitos negativos advindos
tanto do cenário interno como do cenário externo, afetando o crescimento econômico do país.
O Gráfico 2.1 mostra a variação pontual ano a ano do PIB brasileiro dos últimos 40 anos:
Gráfico 2.1 – Variação real do PIB brasileiro ao longo dos últimos 40 anos
Fonte: IBGE
Segundo Lacerda (2004), no período compreendido entre 1974 a 1988, o Brasil
transformou-se em uma das economias mais fechadas do mundo, em virtude do rígido controle
de importações via aumento de tarifas. No final da década de oitenta, com a instituição da
Constituição de 1988, a economia brasileira começou a consolidar sua inserção no mercado
(5.00)
(3.00)
(1.00)
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3.00
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internacional, admitindo a possibilidade da entrada de capitais estrangeiros em setores
específicos de sua economia.
Nesse mesmo período, a dívida do Brasil atingiu patamares elevadíssimos, o país
contraiu empréstimos de curto prazo para saldar déficit do balanço de pagamento e elevar o
nível de reservas internacionais que se encontravam em patamares baixos. O governo agiu
dessa forma, na tentativa de manter um nível seguro de liquidez e permitir honrar seus
compromissos de caixa mais urgente.
Havia um quadro de instabilidade macroeconômica na economia brasileira na
década de 1980, com a inflação atingindo níveis muito elevados. A Tabela 2.1 mostra o nível
de inflação medido pelo IPCA do IBGE durante a década de oitenta.
Esses desequilíbrios econômicos descritos acima culminaram com uma queda na
taxa de investimentos no país, conseqüentemente, criando uma séria de restrição ao
crescimento econômico do Brasil. Segundo Lacerda (2004), a parcela dos investimentos em
relação ao PIB reduziu-se de uma média de 23,3%, nos anos 70, para 17,6%, nos anos 80.
No âmbito externo, o cenário foi caracterizado, na década de 80, pelo aumento da
taxa de juros internacionais. Nesse sentido, a taxa dos Fed Funds (taxa básica de juros da
economia americana), ao longo dessa década, alcançou um patamar máximo de 12% ao ano,
dificultando, assim, o ingresso de recursos externos para as economias emergentes.
As características descritas acima, tanto no que diz respeito ao cenário nacional
como internacional, criaram condições de insustentabilidade da economia brasileira para os
anos seguintes, exigindo-se assim uma mudança de postura por parte das autoridades políticas
e econômicas. Essas mudanças viriam no intuito de trazer a confiança aos agentes produtivos
TABELA 2.1 - INFLAÇÃO DA DÉCADA DE 80 MEDIDA PELO IPCA DO IBGE
ANOS PERCENTUAIS ANOS PERCENTUAIS ANOS PERCENTUAIS
1980 99.25% 1984 215.26% 1988 980.21%
1981 95.62% 1985 242.23% 1989 1972.91%
1982 104.80% 1986 79.66% 1990 1620.97%
1983 164.01% 1987 363.41% - -
Fonte: elaboração própria com dados do Economática.
18
e a comunidade internacional, propiciando a criação de condições de crescimento econômico e
estabilidade sustentada por um período mais longo.
Dentre as mudanças, surgiu a necessidade de uma maior inserção da economia
brasileira à economia mundial. Para a consecução dessa inserção era necessária uma maior
liberalização do comércio exterior, o que só seria possível com a eliminação de parte da
política de substituição de importações adotada até então. Diante de tais medidas, as barreiras
à competição tenderiam a serem eliminadas, facilitando transações comerciais entre o Brasil e
os diversos países.
E, assim, no sentido de inserir a economia brasileira no mercado mundial, as
autoridades trataram de rever a política de comércio externo, iniciando em 1990, um
cronograma de redução das alíquotas de importação, revisão de alguns regimes especiais de
importações e efetuando controles sobre alguns bens importados1.
Foi nessa época que começou a ser difundido no mundo o Consenso de
Washington, o qual foi criado pelo economista John Williamson em 1989. O Consenso de
Washington foi uma reunião, cujo objetivo era discutir as reformas necessárias para fazer com
que os países emergentes, principalmente os países da América Latina, saíssem da
estagnação/recessão econômica, das altas taxa de inflação e das crises de dívidas externas que
se encontravam e retomasse ao crescimento e desenvolvimento econômico.
As principais medidas propostas pelos defensores do Consenso de Washington,
que deveriam ser adotadas pelos países emergentes em crise eram: a) reformas estruturais
como, reformas administrativas, reformas previdenciárias, reformas tributárias e reformas
fiscais; b) estabilização monetária; c) desonerar fiscalmente o capital financeiro; e d)
promover a abertura comercial com a eliminação/redução das barreiras alfandegárias.
1 Texto para discussão do IPEA
19
Finalmente, o Consenso de Washington foi uma visão norte-americana, de como os
países emergentes em crises deveriam conduzir suas políticas econômicas para saírem da atual
situação de crises em que viviam na época.
O Gráfico 2.2 mostra a amplitude da redução das tarifas de importação ao longo do
período de 1988 até o ano de 2001.
Gráfico 2.2 – Tarifa Média de Importação ao Ano
Fonte: Elaborado pelo autor com dados da Consultoria Lopes Filho & Associados
Em um cenário de baixo crescimento do PIB, economia fechada aos capitais
estrangeiros e instabilidade macro-econômica, o esperado é de que um país com tais
características, dificilmente será um receptor de investimentos, principalmente investimentos
oriundos de investidores estrangeiros.
2.2. Liberalização Econômica e Abertura Comercial
Em 1990, o então governo Fernando Collor implantou um programa de
estabilização econômica, que se iniciou com a retenção de grande parte da moeda em
circulação no país. O plano previa equilibrar as contas públicas através de uma reforma fiscal
20
e administrativa, as quais não tiveram sucesso. O governo sofreu com a resistência de alguns
setores da economia, que prosseguiram indexando os preços, fazendo, assim, com que a
inflação não cedesse, chegando a atingir 1.620,97% no acumulado do ano de 1990. Porém, o
aspecto mais importante estava no processo de liberalização do comércio implementado por
esse governo, através da eliminação de diversas barreiras à importação e de uma tentativa de
se obter um melhor relacionamento com os credores externos, uma vez que estes estavam
receosos devido às várias moratórias implantadas por governos anteriores. Nessa época, a
dívida externa do país era consideravelmente elevada e uma renegociação era extremamente
salutar. Então o governo procurou estreitar relacionamento com a comunidade financeira
internacional, principalmente os credores do Brasil.
Em 1991, o governo promoveu um congelamento de preços que teve eficácia
temporária. A inflação, que em 1990 alcançou 1.620,97%, em 1991 atingiu 472,70% e logo
retornou para 1.119,10% em 1992 e 2.477,15% em 1993. Percebendo o papel que as
expectativas dos agentes exercem na economia, o governo da época defendeu a hipótese de
ausência de novas intervenções diretas na economia brasileira, procurando, a partir de então,
conduzir sua política econômica de forma a ajustar as principais variáveis macroeconômicas a
uma posição de equilíbrio da economia real.
O ponto de partida inicial e consistente para a criação de um cenário de
estabilidade da economia brasileiro constituiu-se na implantação do Plano Real em 1994. O
Plano Real, também conhecido por Plano FHC, surgiu quando Collor sofreu o impeachment e
assumiu o vice-presidente Itamar Franco, que nomeou Fernando Henrique Cardoso para
comandar o Ministério da Economia. Como ministro, Fernando Henrique implementou o
Plano Real com o auxílio de uma equipe de economistas da PUC-RJ (Gustavo Franco,
Winston Fritsch, André Lara Rezende, Edmar Bacha, Pérsio Arida, dentre outros).
Vale lembrar que a década de 1990 foi marcada por um processo de políticas de
liberalização econômica, principalmente nos países emergentes da América e da Ásia; o livre
comércio passou a ser característica marcante entre as economias emergentes, entre elas a do
21
Brasil. Ou seja, prospectava-se que a abertura comercial seria uma das soluções para o
problema da estagnação econômica enfrentada em décadas passadas.
Ilustrando a amplitude da evolução do comércio externo brasileiro, ou seja, quanto
o Brasil transacionou com o exterior, tem-se: em 1980 a soma das exportações e importações
de bens e serviços eram de US$ 43 milhões; em 1990 de US$ 52 milhões; em 2000 de US$
110,80 milhões; e em 2004 passou para US$ 159,3 milhões, como mostra a Tabela 2.2.
Vale destacar também que a política externa da década de 80 era marcada por
geração de grandes superávits comerciais advindos através de restrições a importações e
incentivos às exportações, ao invés do livre comércio entre os agentes.
Dentre os diversos planos de estabilização da economia brasileira, (Cruzado,
Bresser, Verão e Collor), o Plano Real foi o único que teve os efeitos esperados, enquanto os
demais não tiveram sucesso, ou apresentaram algum efeito por tempo limitado.
A diferença entre os diversos planos está nos instrumentos utilizados para controlar
a inflação. Enquanto os planos Cruzado, Bresser, Verão e Collor usaram meios de controle
inflacionário como: políticas monetárias, prolongamento e controle de preços por tempo
superior ao suportável e confisco de ativos financeiros dentre outros, o Plano Real utilizou-se
de alguns desses canais, porém adicionados ao monitoramento da taxa de câmbio e incentivo à
poupança externa, que foram considerados o principal determinante do sucesso do atual plano
de estabilização econômica. Outra medida tomada que deu sustentação ao Plano Real foi
constituída no esforço das autoridades econômicas no sentido de se elevar as reservas
cambiais do Brasil. Para se ter uma idéia, segundo Lacerda (2004), as reservas cambiais eram
1980 milhões
U$$
Variação
em (%)
1990 milhões
U$$
Variação
em (%)
2000
milhões U$$
Variação
em (%)
2004 milhões
U$$
Saldo (2.822,77) - 10.752,39 - (697,75) - 33.669,57
Exportação 20.132,40 56,04 31.413,76 75,36 55.058,59 75,14 96.475,22
Importação 22.955,17 (9,99) 20.661,36 169,99 55.783,34 12,59 62.805,65
Exp + Imp. 43.087,57 20,86 52.075,12 112,90 110.868,94 43,67 159.280,87Fonte: elaboração própria com dados do Balanço de Pagamentos
TABELA 2.2 - TAMANHO DO COMÉRCIO BRASILEIRO
22
em torno de US$ 8 bilhões entre 1989 e 1991, e no final de 1992, alcançavam em US$ a
marca de 19 bilhões; em 1993 US$ 25 bilhões, em 1994 já atingiam US$ 40 bilhões e, entre
1998 e 1999, atingiram US$ 75 bilhões. Essa elevação foi motivada pela farta liquidez no
mercado internacional e pela alta taxa de juros do Brasil tornando-se atrativo investir no país.
O Plano Real também teve o privilégio de ter surgido numa época de alta liquidez
dos mercados mundiais, principalmente nas economias desenvolvidas como Estados Unidos,
União Européia e Japão. Liquidez essa decorrente das baixas taxas de juro dessas economias.
A Tabela 2.3 mostra o tamanho da redução da taxa dos Fed Funds (taxa básica de juros da
economia dos Estados unidos) da década de oitenta até 2004 em percentual ao ano, no final de
cada ano.
Essas economias desenvolvidas se encontravam (na época da implantação do Plano
Real, assim como posteriormente) com uma taxa de juros muito baixa. Como efeito, os
investidores que estavam procurando rentabilizar seus portifólios, direcionavam recursos para
os países emergentes, dentre eles o Brasil, onde as taxas de juros se encontravam muito
elevadas. Com este cenário de grande liquidez mundial, tornava-se farta a entrada de recursos
externos no Brasil através das mais variadas vias de ingressos de capitais externos.
A Tabela 2.4 mostra a taxa de juros da economia brasileira de 1987 a 2004. Nessa
tabela, os números são referentes à SELIC, ou seja, a taxa de juros que remunera os títulos da
dívida interna pública brasileira e estão em termos percentuais válidos para um ano.
TABELA 2.3 - TAXA BÁSICA DE JUROS DOS ESTADOS UNIDOS: FED FUNDS
MESES PERCENTUAIS MESES PERCENTUAIS MESES PERCENTUAIS MESES PERCENTUAIS
dez/81 12.00% dez/87 6.75% dez/93 3.00% dez/99 5.50%
dez/82 8.50% dez/88 8.00% dez/94 5.50% dez/00 6.50%
dez/83 9.25% dez/89 8.25% dez/95 5.50% dez/01 1.75%
dez/84 8.25% dez/90 7.00% dez/96 5.25% dez/02 1.25%
dez/85 7.75% dez/91 4.00% dez/97 5.50% dez/03 1.00%
dez/86 6.00% dez/92 3.00% dez/98 4.75% dez/04 2.25%
Fonte: Consultoria Lopes Filho & Associados
23
A era do Plano Real teve um marco bem distinto, que foi o mês de janeiro de 1999,
mês de uma brusca desvalorização cambial decorrente do abandono do regime cambial fixo
para o regime de câmbio flutuante. Após o início do Plano Real e até o mês de janeiro de
1999, a economia brasileira tinha como principais características:
a) um rápido aumento na demanda interna decorrente da redução da inflação e da
valorização cambial no início do Plano Real. Em 1995, o governo adotou um regime de
bandas cambiais, fixando uma faixa de oscilação da taxa de câmbio, que na realidade se
constituía em uma minidesvalorização cambial;
b) crescimento das importações, característica marcante de economias abertas;
c) taxas de juros elevadas para conter o consumo e se beneficiar da liquidez
mundial, atraindo capitais financeiros para o país, onde devido a esses fluxos de capitais
financeiros, o Brasil conseguia financiar déficits em transações correntes, dar prosseguimento
ao regime de câmbio fixo e manter suas reservas internacionais em níveis elevados. Este alto
patamar de taxas de juros se constituiu posteriormente em um problema para o país, que foi o
aumento exagerado da dívida pública tanto interna como externa, tornando a economia
brasileira vulnerável a ataques especulativos;
d) expansão da atividade econômica; mesmo com a alta taxa de juros, não se
prejudicou tanto a atividade do país (no ano de 1994 o PIB cresceu 4,94% segundo dados do
IBGE);
e) crises no setor externo, com o país apresentando déficit comercial, mas isso não
se constituía num problema em um primeiro momento porque a liquidez mundial era grande,
ou seja, a disponibilidade de recursos financeiros no mercado internacional era abundante, o
que facilitaria o financiamento do Balanço de Pagamento via investimentos estrangeiros
diretos e empréstimos/financiamentos. Porém no início de 1997, com o início da crise asiática,
a situação das contas externas brasileira se reverteu e maximizou-se ainda mais o risco dos
TABELA 2.4 - TAXA EFETIVA DE JUROS DA ECONOMIA BRASILEIRA: SELIC
ANOS PERCENTUAIS ANOS PERCENTUAIS ANOS PERCENTUAIS ANOS PERCENTUAIS
1987 373.40% 1992 1549.62% 1997 24.79% 2002 19.17%
1988 911.47% 1993 2994.76% 1998 28.80% 2003 23.35%
1989 2391.76% 1994 1146.17% 1999 25.59% 2004 16.25%
1990 1174.22% 1995 53.09% 2000 17.31% - -
1991 529.32% 1996 27.41% 2001 17.32% - -
Fonte: elaboração do autor com dados do Economática.
24
países emergentes, tornando-se mais difícil a captação de recursos externos por parte tanto do
setor público como privado. O saldo em transações correntes nos anos de 1996, 1997, 1998 e
1999 foi deficitário de US$ 23 bilhões, US$ 30 bilhões, US$ 33 bilhões e US$ 25 bilhões
respectivamente.
Em janeiro de 1999, um ataque especulativo na moeda brasileira tornou
insustentável o regime de bandas cambiais adotado em 1995. O governo é obrigado a mudar
sua política cambial, adotando a partir de então o regime de taxas cambiais flutuantes, onde,
com a taxa de câmbio flutuante, a moeda brasileira passou a sofrer oscilações em relação ao
dólar de acordo com a disposição dos agentes do mercado em negociar o dólar. A partir de
1999, as autoridades monetárias brasileiras abandonaram a política cambial como forma de
conter a inflação, passando a contar apenas com os instrumentos de políticas fiscais e
monetárias para dar continuidade ao sucesso do Plano Real.
Após o abandono do regime de bandas cambiais em janeiro de 1999, a economia
brasileira passou a ter como principal ponto marcante, uma maxidesvalorização cambial em
2002, a qual foi positiva para ajustar as contas externas, uma vez que o déficit externo ainda
continuava alto.
A partir de 2002, as contas externas passaram a dar sinais positivos. O saldo em
transações correntes, que vinha constantemente apresentando déficit, passou a ser
superavitário devido ao bom desempenho do setor exportador brasileiro. O saldo em
transações correntes nos anos de 2000 e 2001 eram deficitários em torno de US$ 24 bilhões e
US$ 23 bilhões, respectivamente, passando em 2002 para um déficit de apenas US$ 7 bilhões
e, em 2003 e 2004, para um superávit de US$ 4 e US$ 11 bilhões, respectivamente.
A moeda brasileira desvalorizada propiciaria o risco da inflação voltar a se elevar
novamente. Mas o governo brasileiro procurou não cometer os mesmos erros dos planos de
estabilização anteriores, atuando ante as expectativas dos agentes econômicos. Ou seja, o
governo percebeu que as expectativas futuras exerciam grandes influências em meio ao
processo de estabilização econômico. Tentando controlar essas expectativas futuras, o
25
governo adotou no início de 1999 o regime de metas para a inflação, onde o Conselho
Monetário Nacional ditava as metas de inflação para os anos seguintes e o Banco Central tinha
a função de convergir a essas metas as expectativas dos agentes econômicos.
O resultado desse sistema de metas foi que a inflação ficou dentro do estabelecido
pelo Conselho Monetário Nacional em apenas dois anos (1999 e 2002). Para os demais anos a
inflação vem sempre se comportando acima do limite superior da meta definida pelo governo.
O controle da inflação propiciou também a revisão das contas fiscais do governo,
uma vez que não se contava mais com o imposto inflacionário, no sentido de se reduzir tanto o
déficit público como a dívida pública. As duas principais medidas tomadas pelo governo no
campo fiscal foram: a) comprometimento com o Fundo Monetário Internacional para a criação
de superávit primário2 próximo a 4% do PIB, o que forçaria o governo a reduzir seus gastos,
ou seja, fazer economias; b) lei de Responsabilidade Fiscal aprovada em 2000 e implementada
em 2003, que limita os gastos públicos nas três esferas do governo, ou seja, governo Federal,
Estadual e Municipal.
Além de criar condições para o processo de abertura comercial, o governo
brasileiro criou condições para uma maior liberalização dos mercados financeiros e
produtivos, onde o país passou a ter maior acesso tanto ao capital financeiro como ao capital
produtivo internacional. Como facilitadores do movimento internacional de capital financeiro
para o Brasil pode-se destacar: a) término de um processo de renegociação da dívida externa
do governo em 1994, onde os investidores estrangeiros passaram a observar positivamente o
mercado brasileiro, principalmente o mercado de dívidas. Isso facilitou o processo de
captação, por parte dos bancos e das empresas brasileiras, de recursos no mercado
internacional a custos e prazos mais atraentes; b) desregulamentação dos fluxos de capital
financeiro internacional para o mercado brasileiro, com destaque para simplificação da
legislação, facilitando a entrada e a saída de recursos externos nas bolsas brasileiras; c) maior
2 Os superávits primários são as economias que o governo faz, as quais poderão ser usadas para o pagamento de
amortizações e de juros da dívida externa brasileira.
26
liberalização para aplicação de recursos externos em títulos de renda fixa no mercado
financeiro brasileiro.
Com relação ao capital produtivo, os principais itens favoráveis à entrada, em
maior magnitude, de investimentos estrangeiros direto no Brasil na década de noventa foram,
basicamente: a) mudanças na Constituição de 1988, a qual passou a permitir a entrada de
capital estrangeiro em setores específicos da economia brasileira como o de infra-estrutura e
no setor bancário; b) aceleração do processo de privatização; e c) estabilidade
macroeconômica.
Percebe-se, então, que durante o Plano Real, no período compreendido desde seu
início até janeiro de 1999, o Brasil precisava de uma taxa de juros muito elevada, necessária
para atrair recursos internos e externos que eram usados para financiar déficit público, balanço
de Pagamento e manter o câmbio fixo. A taxa de juros alta, por outro lado, era prejudicial para
o Brasil: prejudicava o crescimento econômico, aumentava a dívida e tornava o país
vulnerável a qualquer tipo de crise. Após 1999, era consenso que o país não precisava de uma
taxa de juros tão elevada, e não necessitava mais segurar a taxa de câmbio, diminuindo, assim,
a necessidade de fluxos financeiros tão vultuosos. A economia brasileira se caracterizou
basicamente pós-1999 por: a) menor déficit externo; b) taxa de juros menores; c) déficit
público estável; d) economia com sinais de crescimento; e e) inflação seguindo trajetória de
estabilização.
Mas a partir de 2001 eventos internos e externos interromperam o cenário
favorável da economia do Brasil, que foi iniciado com o Plano real e intensificado em 1999.
Do lado interno: a) o racionamento de energia elétrica, que gerou grande impacto negativo na
economia brasileira; b) início do processo das eleições presidenciais com possibilidades de
assumir a chefia do poder executivo um presidente de esquerda e de ideologia até certo ponto
contrária as idéias do governo anterior. Do lado externo, tinha-se: a) os atentados terroristas
nos Estados Unidos que impactaram diretamente a economia dos países desenvolvidos e
conseqüentemente, a economia dos países emergentes; b) fraudes contábeis em grandes
empresas norte-americanas, abalando, assim, as corporações das demais economias
27
desenvolvidas; c) crise na Argentina, que culminou com default dessa economia, afetando,
assim, as demais economias emergentes.
De acordo com esse cenário, até o ano de 2001 o ambiente era extremamente
favorável à entrada de investimento estrangeiros diretos no Brasil. No período compreendido
entre os anos de 1990 ao ano 2000, as autoridades brasileiras ensejaram grande esforço no
sentido de estabilizar a economia, inserir o Brasil no mercado internacional, ajustar as contas
fiscais e realizar políticas econômicas condizentes com a atual realidade mundial. Criaram-se
condições para que o Brasil fosse um dos países emergentes a atrair o maior volume de
investimentos estrangeiros diretos para sua economia.
2.3. Fluxos de Capitais Estrangeiros para o Brasil
Os fluxos de capitais estrangeiros para o Brasil têm basicamente três categorias,
segundo especificações constantes no balanço de pagamentos brasileiro. As categorias são: a)
investimentos estrangeiros diretos - IED; b) investimentos estrangeiros em carteiras ou em
portfólios; e c) outros investimentos estrangeiros (investimentos que não se enquadram em
nenhuma das categorias anteriores, são basicamente crédito comercial com fornecedores,
empréstimos e financiamentos, amortizações etc.).
Os IED são basicamente aqueles recursos duradouros cujos objetivos são de longo
prazo. Krugman (1999) define investimento estrangeiro como sendo o investimento que tem
como principal característica a transferência de recursos e a aquisição do controle de uma
empresa. Ainda segundo o autor:
[...] por investimento estrangeiro direto entendemos os fluxos internacionais de
capitais pelas quais uma empresa em um país cria ou expande uma filial em outro. A
característica distintiva do investimento estrangeiro direto é que ele envolve não só
uma transferência de recursos, mas também a aquisição do controle. Isto é, a filial não
tem apenas a obrigação financeira com a empresa matriz; ela é parte da mesma
estrutura organizacional.
28
2.4. Fluxos de Investimentos Estrangeiro em Portfólios.
Os investimentos estrangeiros em portfólios são basicamente aplicações em ações
em bolsa de valores e em títulos de renda fixa. Esses recursos caracterizam-se por serem
bastante voláteis, a qualquer sinal de mudança de cenários, eles migram rapidamente para
mercados de outros países. Para uma melhor visualização, tem-se os Gráficos 2.3, 2.4 e 2.5,
referentes as entradas, saídas e saldo dos investimentos estrangeiros em portfólios.
Gráfico 2.3–Evolução dos Investimentos Estrangeiros em Carteira (crédito) no Brasil: Período 1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
De acordo com Gráficos 2.3 e 2.4, os volumes de recursos são bastantes elevados
tanto nas entradas como nas saídas desse tipo de investimentos. Isso porque na maioria dos
casos tratam-se de capitais voláteis, objetivando aproveitar situações de mercado para
rentabilizar as carteiras dos investidores estrangeiros no curto e médio prazo.
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Gráfico 2.4– Evolução dos Investimentos Estrangeiros em Carteira (débito) no Brasil: Período 1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
Quanto aos fluxos líquidos dos investimentos estrangeiros em carteira, percebe-se
pelo Gráfico 2.5 que, com exceção do ano de 1994, os demais anos apresentaram volumes
bastante reduzidos.
Gráfico 2.5– Evolução dos Investimentos Estrangeiros em Carteira (líquido) no Brasil: Período 1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
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(10,000.00)
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30
2.5. Fluxo de Investimentos Estrangeiros Diretos para o Brasil
A história desse tipo de fluxo para a economia brasileiro remonta do século XIX.
Segundo Lacerda (2004), a partir de 1880, ocorreu a entrada dos primeiros fluxos de
investimentos estrangeiros diretos na economia brasileira, mais precisamente voltados para a
indústria de transformação, basicamente, farinha de trigo, calçados e fósforos. Mais tarde,
precisamente na segunda metade do século XX, houve uma ampliação do volume quando teve
início também ingresso de investimentos voltados para a indústria de bens duráveis, bens
intermediários e bens de capital. E, a partir do Plano Real, é que se tornou mais elevado o
ingresso desse tipo de investimentos.
Com relação ao estoque de investimento estrangeiro direto injetado na economia
brasileira, segundo dados do Censo de Capitais Estrangeiro de 2001, ano-base 2000 (último
elaborado), divulgado pelo Banco Central do Brasil3, o total desse tipo de investimentos é de
US$ 103.014.509 mil, enquanto que o estoque do Censo de Capitais Estrangeiros de 1996,
ano-base 1995, é de US$ 41.695.623 mil, mais de 147% em termos nominais.
A elevação dos números citados acima não se refere apenas a volume de recursos,
mas também ao número de empresas declarantes. Em 1995, 6.322 empresas privadas
detinham participação em seu capital de recursos estrangeiros, enquanto que, no final de 2000
esse número foi elevado para 11.404 uma elevação de mais de 80%. Vale salientar que, nos
dois censos analisados, somente integraram ao resultado empresas que detinham no mínimo
10% do capital votante da empresa ou 20% do capital total de recursos estrangeiros na posição
de final de dezembro de 1995 e 2000. Também foram dispensadas de apresentar informações
ao censo (tanto o de 1995 como o de 2000): a) pessoas físicas; b) órgãos da administração
pública federal, estadual e municipal; c) administradores de carteira de recursos e fundos de
investimentos; e d) entidades sem fins lucrativos.
3 O Banco Central do Brasil divulgou dois censos e capitais estrangeiros, o primeiro teve como ano base 1995 e o
segundo como ano base 2000.
31
Com relação à distribuição do estoque de investimentos estrangeiros diretos
nos principais setores da economia brasileira, percebe-se que o setor primário não sofreu
grandes alterações, ao passo em que houve uma maior preferência para o setor de serviços em
detrimento do setor de indústria, conforme especificado na Tabela 2.5:
No ano de 1995, 66,93% do estoque de IED estavam alocados no setor da
indústria, caindo para uma participação de 33,71% no ano de 2000. O setor de serviços que
em 1995 tinha 30,85% do estoque de IED, teve sua participação elevada para 63,96% em
2000. Segundo Lacerda (2004), a principal razão para a migração de IED da indústria para o
setor de serviços está no aporte nos sub-setores de telecomunicações e intermediação
financeira oriundos do processo de privatização.
Com relação aos países de origem do investimento, os Estados Unidos é o maior
investidor no Brasil nos dois censos realizados. As Tabelas 2.6 e 2.7 mostram os 10 maiores
investidores no Brasil, conforme censos do Banco Central de 1995 e de 2000:
US$ mil % US$ mil %
Agricultura, pecuária e extrativa mineral 924.989 2,22 2.401.079 2,33
Indústria 27.907.093 66,93 34.725.619 33,71
Serviços 12.863.541 30,85 65.887.811 63,96
Total 41.695.623 - 103.014.509 -
Fonte: elaboração do autor com dados do Bacen.
Censo 1995 Censo 2000Atividade econômica principal
TABELA - 2.5 - IED DISTRIBUÍDO POR SETORES
32
De um total geral de US$ 41.695.624 mil, em 1995, esses países remeteram para o
Brasil, nada mais do que US$ 31.572.708 mil, com posição dezembro de 1995, isto
corresponde a mais de 75% do total injetado no Brasil via IED.
Com posição de dezembro de 2000, de um total de US$ 103.014.509 mil, os dez
países direcionaram um montante de US$ 78.758.429 mil. Analisando as Tabelas 2.6 e 2.7
percebe-se que mais de 75% do estoque de IED, na posição de 1995 e 2000, são recursos
remetidos pelos dez países selecionados. Destaca-se também o enorme volume investido no
Estoque (US$ mil) %
Estados Unidos 10.852.182 26,03
Alemanha 5.828.042 13,98
Japão 2.658.517 6,38
Suiça 2.815.302 6,75
França 2.031.495 4,87
Reino Unido 1.862.609 4,47
Canadá 1.818.987 4,36
Países Baixos (Holanda) 1.545.799 3,71
Itália 1.258.558 3,02
Virgens, Ilhas ( Britânica) 901.217 2,16
Total do estoque IED no Brasil em 1995 41.695.624 -
Fonte: elaboração do autor com dados do Bacen.
TABEL 2.6 - ESTOQUE DE IED DOS 10 PAÍSES COM MAIOR VOLUME EM 1995
Censo 1995Países
Estoque (US$ mil) %
Estados Unidos 24.500.107 23,78
Espanha 12.253.090 11,89
Países Baixos (Holanda) 11.055.332 10,73
França 6.930.850 6,73
Cayman Ilhas 6.224.806 6,04
Alemanha 5.110.235 4,96
Portugal 4.512.102 4,38
Virgens, Ilhas ( Britânica) 3.196.582 3,10
Itália 2.507.168 2,43
Japão 2.468.157 2,40
Total do estoque IED no Brasil em 2000 103.014.509 -
Fonte: elaboração do autor com dados do Bacen.
PaísesCenso 2000
TABELA 2.7 - ESTOQUE DE IED DOS 10 PAÍSES COM MAIOR VOLUME EM 2000
33
Brasil pela Espanha e Holanda, advindo principalmente da aquisição de instituições
financeiras.
Com relação aos estados da federação brasileira, São Paulo, Rio de janeiro e Minas
Gerais, respectivamente, são os que têm mais recebido investimentos via IED, conforme os
dois censos analisados. A Tabela 2.8 mostra os 10 maiores estados receptores de recursos
estrangeiros em 1995:
De um total geral de US$ 41.695.624 mil em 1995, esses estados receberam, US$
40.737.010 mil, na posição dezembro de 1995, o que representa em termos percentuais mais
de 97% do estoque de recursos de IED destinados ao Brasil.
Estoque (US$ mil) %
São Paulo 27.699.344 66,43
Rio Grande do Sul 1.065.683 2,56
Rio de Janeiro 5.695.920 13,66
Paraná 923.576 2,22
Minas Gerais 2.684.247 6,44
Bahia 645.646 1,55
Espítito Santo 603.342 1,45
Pará 570.666 1,37
Maranhão 553.999 1,33
Santa catariana 294.587 0,71
Total do estoque IED no Brasil em 1995 41.695.624 -
Fonte: elaboração do autor com dados do Bacen.
TABELA 2.8 - ESTOQUE DE IED DOS 10 ESTADOS COM MAIOR VOLUME EM 1995
Censo 1995Estados
34
Na posição de dezembro de 2000, do total de US$ 103.014.509 mil de estoque de
IED, cerca de US$ 99.795.394 mil foram destinados para os dez estados selecionados na
Tabela 2.9, o que equivale a mais de 96% dos recursos destinados ao Brasil nessa data.
Analisando os fluxos ano a ano dos investimentos estrangeiros diretos recebidos
pelo Brasil nos últimos 18 anos, percebe-se que, somente a partir de 1994, ano do início do
processo de estabilização econômica, é que ganhou robustez. O total de IED acumulado de
1979 até 1993 é de aproximadamente US$ 32.630,00 milhões, enquanto que, de 1994 a 2004,
é de aproximadamente US$ 256.706,00 milhões, quase oito vezes mais, ou seja, o Brasil
recebeu mais de 786% superior ao recebido no período 1979 a 1993. O Gráfico 2.6 mostra
melhor a evolução dos investimentos estrangeiros diretos na economia brasileira nos últimos
18 anos.
Estoque (US$ mil) %
São Paulo 68.011.364 66,02
Rio Grande do Sul 4.122.442 4,00
Rio de Janeiro 16.302.963 15,83
Paraná 2.807.209 2,73
Minas Gerais 4.350.165 4,22
Bahia 821.302 0,80
Espítito Santo 657.120 0,64
Pernambuco 800.767 0,78
Maranhão 745.825 0,72
Amazonas 876.234 0,85
Total do estoque IED no Brasil em 2000 103.014.509 -
Fonte: elaboração do autor com dados do Bacen.
EstadosCenso 2000
TABELA 2.9 - ESTOQUE DE IED DOS 10 ESTADOS COM MAIOR VOLUME EM 2000
35
Gráfico 2.6–Evolução dos ingressos de investimentos estrangeiros diretos (crédito) no Brasil: Período
1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
O total de investimentos estrangeiros diretos acumulados de 1979 até 1993 que
saiu do país é de aproximadamente US$ 7,5 milhões, enquanto que, de 1994 a 2004, é de
aproximadamente US$ 62,7 milhões. Vale salientar que após o ano de 2001, com as crises
tanto do cenário externo como interno (atentados terroristas, escândalos contábeis nas grandes
corporações americanas, baixo crescimento das economias desenvolvidas, eleições
presidenciais no Brasil etc), houve uma evolução na saída de IED do Brasil. O Gráfico 2.7
mostra melhor a evolução das saídas dos investimentos estrangeiros diretos na economia
brasileira nos últimos 18 anos.
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Gráfico 2.7–Evolução dos débitos de investimentos estrangeiros diretos no Brasil: Período 1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
Agora com relação ao saldo de IED, ou seja, as entradas descontadas das saídas,
obtem-se no acumulado de 1979 até 1993 um total de aproximadamente US$ 25 milhões,
enquanto que, de 1994 a 2004, é de aproximadamente US$ 193,9 milhões. O Gráfico 2.8
mostra a evolução do saldo dos investimentos estrangeiros diretos na economia brasileira nos
últimos 18 anos.
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Gráfico 2.8 – Evolução dos ingressos de investimentos estrangeiros diretos (líquido) no Brasil: Período
1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
A entrada de investimentos estrangeiros diretos para a economia brasileira é de
extrema importância, pois além de inserir o Brasil na economia mundial é também uma fonte
de financiamento do déficit do balanço de pagamentos. Vale salientar também que esse tipo de
entrada de recursos não gera obrigatoriedade de honrar compromissos fixos futuros como se
fossem recursos oriundos de empréstimos. O que pode ocorrer no futuro é a remessa de
dividendos para o exterior, caso a empresa venha a gerar lucros.
O fluxo de IED para o Brasil foi intensificado com o programa de privatizações
realizado nas esferas federal e estadual. Programa esse iniciado em 1991. Segundo Lacerda
(2004), as receitas com as privatizações atingiram um montante expressivo desde seu início,
sendo significante a participação de investidores estrangeiros.
A tabela 2.10 mostra como os recursos oriundos do programa de privatizações
foram distribuídos dentre os vários setores da economia brasileira.
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No período compreendido entre 1996 a 2002, o total de recursos advindo do
programa de privatização somou um montante de aproximadamente US$ 30,9 bilhões. Com
destaque de volume para o setor de telecomunicação. Contribuiu para esse montante a venda
do sistema telebrás entre os anos de 1999 e 2000, por cerca de US$ 7,7 bilhões. O setor
elétrico também teve importante participação com um montante de US$ 8,4 bilhões.
A tabela 2.11 mostra quanto o Brasil recebeu de receitas de privatizações nos anos
de 1996 a 2002.
Pela 2.11, percebe-se que o auge do programa de privatizações ocorreu no ano de
1999 com um total de US$ 8,78 milhões em virtude, principalmente, da venda do sistema
SETORES VALORES EM US$ (MIL)
TELECOMUNICAÇÕES 14.995,37
ELÉTRICO 8.478,82
BANCO 3.715,58
GÁS 1.974,57
MINERAÇÃO 1.162,90
SEGUROS 457,00
SANEAMENTO 58,00
FERROVIÁRIO 41,40
PETRÓLEO 26,60
TOTAL 30.910,24
Fonte: elaborada pelo autor com dados extraídos do site o Bacen
TABELA 2.10 - DISTRIBUIÇÃO POR SETORES DOS
RECURSOS ORIUNDOS DAS PRIVATIZAÇÕES - PERÍODO:
1996 A 2002
ANOS VALORES EM US$ (MIL)
1996 2.345,40
1997 5.248,70
1998 6.120,80
1999 8.785,37
2000 7.050,97
2001 1.079,00
2002 280,00
TOTAL 30.910,24
Fonte: elaborada pelo autor com dados extraídos do site o Bacen
TABELA 2.11-DISTRIBUIÇÃO ANUAL DOS RECURSOS
ORIUNDOS DAS PRIVATIZAÇÕES-PERÍODO: 1996 A 2002
39
telebrás. No ano de 2000 o montante também foi significante, alcançando US$ 7 bilhões.
Esses recursos foram provenientes, basicamente da venda do Banespa, em novembro de 2000,
para o Banco Santander por US$ 3,7 bilhões.
2.6. Análise do Balanço de Pagamento do Brasil Destacando o Fluxo de IED
Durante a década de noventa, mais precisamente no início do Plano Real, o
balanço de pagamento do Brasil passou por algumas alterações na sua forma de
financiamento. A partir de 1990, o Brasil que, com a abertura comercial, vinha apresentado
grandes superávits na balança comercial, suficiente para cobrir o déficit da conta de serviços,
passou a apresentar déficit, esse déficit passou a ser coberto pela entrada de investimentos
estrangeiros diretos e por financiamento e empréstimos internacionais. O Gráfico 2.9 refere-se
ao saldo da conta de transações corrente do balanço de pagamento brasileiro ao longo dos
últimos 18 anos:
Gráfico 2.9 – Saldo em transações correntes do Brasil: Período 1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
40
Como era expressiva a entrada de investimentos diretos e, por outro lado, era fácil
a captação de recursos através de empréstimos/financiamentos, o Brasil não precisava usar
suas reservas internacionais para saldar déficit da conta de serviços, mantendo, assim, um
elevado estoque de reservas capaz de manter o regime de bancas cambiais adotado até o final
de 1996.
Em 1997, quando da ocorrência das crises asiática e russa, impactando o fluxo de
capital para o Brasil, o país passou a ter dificuldade de financiar o déficit do balanço de
pagamento via ingresso de investimentos estrangeiros diretos e via empréstimos e
financiamento. A partir de janeiro de 1999, data do abandono do regime de bandas cambiais,
inicia-se uma nova fase para as contas externas brasileiras. Segundo Lacerda (2004), o
balanço de pagamento passou a ser financiado por superávits comerciais advindos da
desvalorização cambial e do crescimento que a economia mundial apresentou após as crises da
Ásia e da Rússia.
2.7. Investimentos Estrangeiros Diretos e o Comércio Externo Brasileiro
Os investimentos estrangeiros diretos, além de serem fonte de financiamento de
déficit do balanço de pagamento, também contribuem para elevação do volume de recursos
transacionados entre o Brasil e o exterior. Os Gráficos 2.10 e 2.11 mostram, respectivamente,
a evolução das exportações e importações brasileiras dos últimos 18 anos.
41
Gráfico 2.10 – Evolução das exportações brasileiras: Período 1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
Gráfico 2.11 – Evolução das importações brasileiras: Período 1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
O volume das importações na década de 80 e início da década de 90, época que o
governo controlava rigidamente as importações visando proteger a indústria nacional, era
reduzido. Tinha-se nessa época uma das economias mais fechada do mundo, razão pela qual o
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volume importado era pouco expressivo se comparado com o volume importado atualmente.
No período compreendido entre 1980 a 1990, o Brasil importou US$ 189 milhões, passando
para US$ 426 milhões entre 1991 a 2000.
Para se ter uma idéia do tamanho do comércio brasileiro – alguns autores medem o
tamanho do comércio como sendo o somatório das exportações com as importações. No
período compreendido entre 1979 a 1993 (15 anos), a economia movimentou
aproximadamente US$ 682.000,00 milhões e, entre 1994 a 2004 (11 anos), US$ 1.205.932,00
bilhões, o que mostra o quanto a economia brasileira se inseriu no comércio mundial após
1994. O gráfico 2.12 mostra quanto o Brasil transacionou com o exterior, ou seja, a soma das
exportações com as importações a cada ano, nos últimos 18 anos.
Gráfico 2.12 – Evolução do comércio externo brasileiro – soma das exportações com as importações:
Período 1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
Com relação ao saldo comercial brasileiro, foi significante na década de oitenta e
início da década de noventa, devido ao rígido controle das importações e favorecimento das
exportações pelo governo nesse período. A partir de 1994, com o governo adotando uma
política de câmbio fixa, onde a moeda brasileira passou a ser super-valorizada, o saldo da
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balança comercial passou a ser deficitário e, a partir de 1999, com o abandono do regime de
bandas cambiais, a balança começou a apresentar melhoras, atingindo em 2004 um saldo
superior a US$ 33 milhões, conforme mostra o Gráfico 2.13.
Gráfico 2.13 – Evolução do saldo da balança comercial brasileira: Período 1986-2004
Fonte: Elaboração do autor com dados do Bacen
2.8. Fluxos de IED nas Economias Desenvolvidas e nas Economias em Desenvolvimento
Segundo Lacerda (2004), a partir da década de noventa, o fluxo de IED no mundo
tem crescido de forma acelerada, principalmente entre as nações desenvolvidas. Para se ter
uma idéia do tamanho desses fluxos, no ano de 2000 o fluxo de IED mundial atingiu o
patamar de US$ 1,271 trilhão, o que representa mais de seis vezes o valor de US$ 200 bilhões
do início da década de noventa. Os Estados Unidos têm sido o país qualificado como maior
receptor de investimentos estrangeiros diretos. Em 2001, com os atentados terroristas nos
EUA, escândalos contábeis naas grandes corporações e baixo crescimento da economia
mundial, esses fluxos diminuíram sensivelmente. De acordo com Lacerda (2004), levando-se
em consideração o estoque de IED até o ano de 2000, os Estados Unidos se destacam por
ocupar a primeira posição, com um montante de aproximadamente mais de US$ 1 trilhão,
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seguido pelo Reino Unido, com US$ 394 bilhões e logo depois pela a China, com US$ 306
bilhões. O Brasil é o nono, com US$ 164 bilhões.
Para as economias receptoras de IED, a vantagem desse tipo de fluxo em relação às
demais formas de investimentos é de que, na forma de investimentos diretos, diferentemente
de investimentos em portfólios, não há uma geração de dívida, ou seja, não gera
compromissos fixos como amortizações ou juros e também não há pressões com a volatilidade
cambial inerente às demais formas de investimento. A saída de recursos do país receptor,
ocorrida por ocasião de IED, ocorre na forma de dividendos, quando a empresas passam a
gerar lucros ou por ocasião da reversão dos investimentos, mas nunca gera compromissos
fixos como os empréstimos.
Apesar dos fluxos de IED terem se concentrado nas economias desenvolvidas, os
países emergentes também receberam grande parte desse tipo de investimento. Segundo
Lacerda (2004), em 2000 os países em desenvolvimento receberam aproximadamente US$
224 bilhões de investimentos diretos, equivalente a cinco vezes mais do que o recebido em
1992. Com relação ao montante recebido de IED, com posição em 1999, dentre os países em
desenvolvimento, a China é o primeiro país do ranking, seguido pelo Brasil e em terceiro
Hong Kong.
A América Latina também recebeu grande parte de investimentos diretos; o
recorde de ingresso aconteceu em 1999, com quase US$ 110 bilhões. Até o ano de 2001, o
Brasil era o líder no ranking de recebimento de IED. Em 2001 o México tomou sua liderança.
Na América do Sul, o Brasil e a Argentina são os líderes receptores seguido pelo Chile.
45
3. REVISÃO EMPÍRICA SOBRE INVESTIMENTOS ESTRENGEIROS DIRETOS
Uma das conseqüências do movimento de capital no mundo via investimentos
estrangeiros diretos é o surgimento das chamadas empresas multinacionais. Então surge a
pergunta; porque as empresas procuram produzir em outros países? A moderna teoria do
empreendimento multinacional procura explicar as razões que levam as empresas a
produzirem um mesmo bem em vários países diferentes em vez de produzirem em um só país,
bem como tenta explicar os motivos que levam uma mesma empresa em vez de empresas
separadas produzir bens em países diferentes. O primeiro caso é conhecido como a questão da
localização e o segundo como a questão da internalização.
De acordo com Krugman (1999), as razões da teoria da localização são as mesmas
que levam à existência do comércio internacional, ou seja, a produção é direcionada para onde
existem em maior abundâncias os fatores intensivos de produção de determinado produto4.
Com relação à teoria da internalização, as razões que levam a produção ser feita
em locais diferentes por uma mesma empresa, em vez de empresas separadas, na concepção
Krugman (1999), são principalmente: a) razões tecnológicas (a mesma tecnologia
desenvolvida por uma empresa em um país pode ser utilizada em outro país através de sua
subsidiária) e, b) razões de gerenciamento (as técnicas de gerenciamento podem coordenar de
maneira útil as atividades das subsidiárias da empresa em diversos países).
3.1 Revisão de Estudos Empíricos Sobre Investimento Estrangeiro Direto
Vários autores se dedicaram à execução de trabalhos inerentes a investimentos
estrangeiros diretos no Brasil, seja enfatizando os determinantes dos IED, seja mostrando os
impactos desse tipo de investimento na economia brasileira. Procurando enfatizar o impacto
4 Se determinado produto tem a mão-de-obra barata como fator intensivo e este fator localiza-se no
continente africano, a produção desse produto será direcionada para essa região e o e mesmo acontece com
outros produtos. Mais raramente outros motivos levam à mudança de localização de determinada produção,
como: custos de transportes, barreiras impostas pelos países hospedeiros etc.
46
das empresas estrangeiras na economia doméstica, a maioria dos trabalhos encontrados trata
da relação entre investimentos estrangeiros diretos e o comércio internacional.
Laplane e Negri (2003), utilizando dados do censo de capitais estrangeiros do
Banco Central do Brasil, estimaram dois modelos: um para exportações e outro para
importações. Os autores buscaram detectar qual grupo de empresas têm maior peso no
comércio exterior, se empresas estrangeiras ou empresas nacionais, ou seja, o trabalho trata do
papel das empresas multinacionais na economia brasileira.
Os autores utilizaram dados de painéis, sendo contempladas informações de 7.606
empresas exportadoras, das quais 1.534 empresas estrangeiras, e com 9.054 empresas
importadoras, dentre as quais 1.659 empresas estrangeiras. Os autores chegaram à conclusão
de que as empresas estrangeiras importam em média 26% a mais que as empresas nacionais,
enquanto que, em termos de exportações, não há diferenças entre o grupo de empresas, ou
seja, o resultado do estudo mostrou que a origem do capital da empresa tem impacto maior
sobre as importações do que sobre as exportações. A conclusão que se chega, após analisar o
resultado do estudo, é de que, em termos de otimização do saldo da Balança comercial, não é
tão significante a presença de empresas estrangeiras no país.
L. Júnior (2005), em sua dissertação de mestrado, estimou um modelo para
identificar e avaliar a relevância das principais variáveis que determinaram a entrada de
investimentos diretos estrangeiros para a economia brasileira no período entre 1996 e 2003
através da metodologia de dados de painel.
O autor usou as seguintes variáveis no modelo como potenciais determinantes à
entrada de investimentos diretos estrangeiros para a economia brasileira: a) nível do PIB; b)
taxa média de crescimento real do PIB nos últimos 5 anos; c) coeficiente de abertura
comercial; d) taxa de inflação; e) risco país; f) índice Dow Jones; g) quantidade consumida de
energia elétrica; h) taxa de crescimento real do PIB dos países industrializados; i) diferencial
entre a taxa de juros nacional e internacional; e j) estoque de investimento estrangeiro no
período anterior.
47
Como resultados, o estudo mostrou que as variáveis apresentaram-se com o sinal
esperado e mostraram-se significativas. A exceção foi a taxa de inflação que, apesar de se
mostrar significativa, apresentou um sinal positivo, ou seja, contrário ao esperado
anteriormente pelo autor. A justificativa do autor para o sinal positiva da taxa de inflação é de
que pode existir algum setor da economia brasileira que seja beneficiado pela inflação, mas
para comprovar isso serão necessários estudos empíricos.
Nonnenberg e Mendonça (2004) estimaram, através de dados de painel, os
principais determinantes dos IED em 33 países em desenvolvimento da América Latina,
África, Ásia e Europa, no período de 1975 a 2000. As variáveis selecionadas para explicar o
ingresso de IED foram: a) PIB; b) taxa média de crescimento real do PIB nos últimos 5 anos;
c) qualificação da força de trabalho; d) grau de abertura comercial; e) taxa de inflação; f) taxa
de risco; g) consumo percapita de energia; e h) índice Dow Jones. Os autores chegaram como
resultados que variáveis como: tamanho e ritmo de crescimento do PIB, qualificação de mão-
de-obra, desempenho do mercado de capitais e grau de abertura da economia estão entre os
principais determinantes de IED.
Barrell e Pain (1991)5 construíram um modelo, para explicar o nível de saída de
investimentos diretos das empresas americanas nas décadas de 1970 e 1980. As variáveis
usadas no modelo foram o nível do PIB das 7 maiores economias mundiais, custo de capital,
custo de trabalho, variação da taxa de câmbio, volume de bens exportados pelos EUA e o
nível de lucros das corporações americanas. Como resultado, os autores obtiveram que o nível
do PIB, os custos de capital e trabalho são variáveis extremamente importantes para a decisão
do investimento estrangeiro.
Froot e Stein6 (1991) examinaram a relação entre os fluxos de entrada de
investimentos diretos externos e a taxa de câmbio nos EUA no período de 1973 e 1987,
buscando mostrar a importância da taxa de câmbio na determinação desses investimentos nos
Estados Unidos. O resultado foi uma relação negativa entre a taxa de câmbio e os
5 Barrell. R., Pain, N. An econometric analysis of U.S. foreign direct investment. 6 Froot, K. A., Stein, J.C. Exchange rates and foreign direct investment.
48
investimentos diretos estrangeiros no país nesse período. Ou seja, uma depreciação do dólar
pode levar à aquisição de ativos americanos por parte de investidores estrangeiros.
Rajneesh Narula, Katharine Wakelin desenvolveram um trabalho onde autores
estimam três equações: uma para comércio, outra para investimentos externos e outra para
investimentos internos. Nesses modelos, os autores demonstram que potencialidades
tecnológicas, nível de desenvolvimento, disponibilidade de recursos naturais, tamanho de
mercado, intensidade do comércio (importações mais exportações), consumo e estoque de
investimentos interno, são determinantes-chaves para o investimento interno, investimento
externo e exportações.
49
4. MODELO ECONOMÉTRICO E DADOS AMOSTRAIS
As variáveis do modelo foram selecionadas baseadas, principalmente, no nível de
significância e no sinal esperado para as variáveis das regressões de estudos empíricos
pesquisados. O que será feito diferente desses outros estudos é que será utilizado no presente
trabalho dado de séries temporais. Já que os trabalhos pesquisados utilizam dados de painel. A
inclusão do Plano Real, que aparentemente terá efeito positivo no ingresso dos investimentos
estrangeiros para o Brasil, não foi considerado em nenhum dos trabalhos pesquisados.
A especificação básica que será utilizada no presente trabalho terá a seguinte
modelagem teórica: IED = f(DAM ,ABERT, CAM, IPCA, PIB, PIBAMER, SEL, IBOV). O
modelo econométrico utilizado será:
LnIEDt = β1 + DAM + β2LnABERTt + β3LnCAMt + β4LnIPCAt +
β5LnPIBt + β6 LnPIBAMERt + β7 LnSELt + β7 LnIBOVt + ut
Em que Ln = Logaritmo natural;
IED = Fluxo trimestral de investimentos estrangeiros diretos, em dólares, injetado
na economia brasileira dividido pelo PIB brasileiro. É a variável dependente do modelo e foi
coletada do balanço de pagamentos disponível no site do Banco Central do Brasil.
DAM = É uma variável dummy para representar o Plano Real implantado em 1994.
A inclusão dessa variável no modelo tem o objetivo de capturar o efeito desse plano nos
fluxos de IED para o Brasil.
ABERT = Nível de abertura comercial do Brasil – soma das exportações com as
importações em cada trimestre (fluxo no trimestre) divido pelo PIB brasileiro, ambos em
dólares.
50
O nível de abertura comercial (ABERT) foi coletado do balanço de pagamentos
disponível no site do Banco Central do Brasil, e é representado pela soma, em termos
absolutos, das exportações com as importações em cada trimestre, dividido pelo PIB do Brasil
do respectivo trimestre de ingressos/saídas dos recursos. Essa variável representa, assim, o
tamanho do comércio de uma nação em relação ao tamanho de suas riquezas. Para esta
variável, espera-se que tenha uma correlação positiva com o fluxo de investimentos
estrangeiros diretos para o Brasil. Uma elevação, juntamente com uma maior flexibilização do
comércio internacional em um país deve favorecer a tomada de decisão por parte do investidor
no momento da alocação do investimento. Tal condição implicará na minimização do risco do
investimento, visto que o investidor pode desmobilizar seu capital e retornar para seu país de
origem ou realocá-lo em outro país com condições maiores de obter retornos, bem como não
terá grandes dificuldades de remeter seus lucros e dividendos para suas matrizes.
CAM = Variação trimestral da taxa de câmbio (R$/US$) real do Brasil, acumulada
mensalmente em cada trimestre. Para calcular a taxa de câmbio real, deflacionou-se a taxa
nominal pelo IPCA do IBGE.
A taxa de câmbio (R$/US$) também foi coletada junto ao software Economática.
Para encontrar a variação da taxa de câmbio de um trimestre, considerou-se a taxa de câmbio
do último dia útil do trimestre dividido pela taxa de câmbio do último dia útil do trimestre
anterior, deixando o resultados dessa divisão na forma de fator. Para esta variável espera-se
que tenha uma correlação positiva com os fluxos de investimentos estrangeiros diretos para o
Brasil.
IPCA = Variação trimestral da inflação do Brasil em forma de fator, capitalizada
mensalmente em cada trimestre.
A taxa de inflação medida pelo IPCA do IBGE, foi coletada do software
Economática. Para se encontrar a inflação de um trimestre, capitalizou-se a taxa de inflação
mensal dos três meses de cada trimestre, encontrando, assim, a taxa de inflação trimestral em
forma de fator
51
Para esta variável espera-se que tenha uma correlação negativa com fluxo de
investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. Isso porque uma economia com índices
inflacionários elevados ou instáveis deverá dar lugar à outras economias estabilizadas no
momento da tomada de decisão de investir por parte do investidor estrangeiro. A inflação gera
incerteza no investidor, principalmente no investidor de longo prazo, porque, basicamente,
dificulta a mensuração de resultados das companhias sediadas no país e também coroem parte
da renda das pessoas ali residentes.
PIB = PIB trimestral do Brasil convertido em dólares americanos da época, ou
seja, convertido pela cotação do último dia útil de cada trimestre do dólar americano7. O PIB
foi coletado junto ao site do IBGE.
Para a variável PIB, espera-se que tenha uma correlação positiva com os fluxos de
investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. Quanto maior for o crescimento de uma
economia, bem como seu porte, mais condições ela terá de atrair recursos externos para si.
PIBAMER = PIB dos Estados Unidos – variação trimestral do PIB americano na
forma de fator. Esta variável foi coletada de relatórios da consultoria Lopes Filho &
Associados. A variável PIB americano é utilizada na regressão do presente trabalho para
medir o crescimento, em termos percentuais, do PIB mundial8. Conforme já visto
anteriormente, os Estados Unidos têm representação bem superior aos outros países no que diz
respeito ao envio de recursos na forma de investimentos estrangeiros diretos destinados ao
Brasil. Conforme o censo do Banco Central, em 1995 os Estados Unidos eram responsáveis
por aproximadamente 26% de todos os recursos de IED enviado para o Brasil e, segundo o
censo de 2000, esse percentual pouco se reduziu, ficando próximo de 24%. O segundo país
situa-se consideravelmente abaixo desses percentuais, (algo em torno de 11%).
Para esta variável espera-se que tenha uma correlação positiva com os fluxos de
investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. À proporção que a economia mundial cresce,
eleva-se a necessidade de investimentos por parte dos agentes produtivos. E países que
7 Não foi feito teste de exogeneidade para a variável PIB 8 A idéia inicial seria trabalhar com o PIB Mundial, mas devido a dificuldades de encontrar dados relativos a
variação do PIB mundial trimestralmente, optou-se pelo PIB dos Estados Unidos.
52
oferecerem condições propícias para absorver recursos externos, receberão parcelas cada vez
maiores desses recursos na forma de IED.
SEL = Taxa trimestral de juros do Brasil em forma de fator, deflacionada pelo
IPCA do IBGE, capitalizada mensalmente em cada trimestre.
A taxa de juros da economia brasileira é representada nesse trabalho pela taxa
SELIC, coletada junto ao software Economática. Para se encontrar a SELIC de um trimestre,
capitalizou-se a taxa de juros SELIC mensal dos três meses de cada trimestre, encontrando,
assim, a taxa SELIC trimestral.Visando uma melhor padronização, ou seja, de forma a
fornecer uma leitura mais direta dos resultados, uma vez que nas variáveis descritas acima
trabalhamos com números e não percentual, transformou-se a SELIC trimestral encontrada em
forma de fator.
Para esta variável espera-se que tenha uma correlação negativa com os fluxos de
investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. Uma economia com altas taxas de juros tende
a reduzir o consumo da população e essa redução é prejudicial para as empresas estrangeiras
que se instalam no Brasil à procura de mercados consumidores atraentes. As altas taxas de
juros propiciam redução de consumo, porque as pessoas direcionam partes de suas rendas, que
poderiam ser usadas para consumir, para aplicarem nos mercados financeiros que se mostram,
num cenário de juros altos, ideais para obterem rendimentos significativos.
IBOV = É o Índice da Bolsa de Valores de São Paulo convertido em dólares
americanos. A inclusão dessa variável na regressão tem o intuito de capturar incertezas. Para
essa variável espera-se que tenha uma correlação positiva com o fluxo de IED para o Brasil.
Ou seja, um país com um mercado de capitais sólido e em crescimento, terá condições de
atrair parcelas cada vez maiores de recursos na forma de IED. Esta variável foi coletada junto
ao software Economática.
ut = é um distúrbio aleatório de média zero e variância constante;
53
A escolha do modelo Log-Linear ao invés do modelo Linear foi feita através do
uso do teste de MWD (teste proposto por Mackinnon, White e Davidson), o qual tem por
função indicar a melhor escolha entre um modelo linear ou um modelo log-linear. O teste de
MWD consiste em estimar a regressão nas duas formas (linear e a log-linear), para se obter os
valores estimados das variáveis dependentes nos dois modelos. Em seguida gera-se duas
variáveis que podem ser chamadas de Z1 e Z2. A variável Z1 é formada pela diferença entre o
logaritmo do valor estimado para a variável dependente do modelo linear e logaritmo do valor
estimado para a variável dependente do modelo log-linear e a variável Z2 é formada pela
diferença do valor estimado da variável dependente do modelo linear e do antilog do valor
estimado da variável dependente do modelo log-linear. Note-se que nessas duas diferenças
descritas acima, para acharmos os valores das variáveis Z1 e Z2, estamos usando séries com a
mesma unidade.
Em seguida estima-se a regressão duas vezes. Em uma, usando o modelo linear, e
incluindo a variável Z1 como sendo mais uma variável explicativa, e considerando as
seguintes hipóteses:
H0: Modelo Linear
H1: Modelo Log-Linear
Se o coeficiente de Z1 for estatisticamente significante, pelo teste t, com base em
um dado nível de significância, decide-se pela rejeição da hipótese nula, ou seja, rejeita-se a
hipótese de que o verdadeiro modelo seja o modelo linear. Na equação usada no presente
trabalho, o coeficiente de Z1 não foi estatisticamente significante (Z1 apresentou uma
estatística t de 1,699) onde decidiu-se pela não rejeição da hipótese nula de que o verdadeiro
modelo seja o linear.
Este resultado não nos permite afirmar que o modelo linear seja o preferível. Deve-
se, portanto, realizar outro teste com base nas seguintes hipóteses:
H0: Modelo Log-Linear
H1: Modelo Linear
54
Estima-se a regressão pela segunda vez, agora usando o modelo log-linear e
incluindo a variável log de Z2 como sendo mais uma variável explicativa. Nesse segundo caso
o coeficiente de logZ2 não é também estatisticamente significante, (apresentou uma estatística
teste de 0,347). Assim, não rejeitamos também a hipótese nula de que o verdadeiro modelo
seja o modelo log-linear.
Conforme percebemos acima, o teste MWD não rejeitou nenhum dos dois modelos
(linear ou log-linear). O motivo que levou à escolha pelo modelo log-linear é que essa
modelagem mostra a elasticidade de cada variável explicativa em relação à variável
dependente, tornando mais fácil a sua análise.
55
5. ESTIMAÇÃO DO MODELO E APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS
5.1. A Estacionariedade das Séries Temporais
Na análise de regressão envolvendo séries temporais é comum deparar-se com o
problema da estacionariedade. Segundo Morettin (1987): [...] uma série temporal é
estacionária se ela se desenvolve no tempo aleatoriamente ao redor de uma média constante,
refletindo alguma forma de equilíbrio estável. Gujarati (2000) define estacionariedade como
um processo estocástico em que se suas médias e variâncias forem constante ao longo do
tempo e o valor da covariância entre dois períodos de tempo depender apenas da distância ou
defasagem entre os dois períodos, e não do período de tempo efetivo em que a covariância é
calculada.
Nesse tipo de análise (regressão envolvendo séries temporais), parte-se do
pressuposto de que as series temporais envolvidas na regressão sejam estacionárias. E, ao
regredirmos uma série não estacionária sobre outras séries também não estacionárias,
poderemos obter resultados aparentemente satisfatórios quando na realidade, muitas vezes,
esses resultados podem ser decorrentes da tendência existente entre as séries e não da
verdadeira relação entre as referidas séries temporais, ocorrendo, assim, o problema da
regressão espúria. Por isso, ao analisar séries temporais, principalmente, séries temporais
econômicas, requer-se que seja verificada se a relação envolvida entre as séries analisadas é
verdadeira ou é espúria.
5.2 Teste de Estacionariedade
Para detectar se as séries temporais são estacionárias ou não, pode-se usar o teste
de raiz unitária, bastante usual nos trabalhos empíricos. Passa-se, então a detectar a
estacionariedade das séries temporais utilizadas no modelo analisado no presente trabalho.
56
5.3 Teste de Raiz Unitária
O teste de raiz unitária para uma série temporal é realizado estimando-se a seguinte
regressão de primeira ordem ou AR(1)9, Yt = ρYt-1+ ut, alternativamente, esta expressão pode
ser escrita como: ∆Yt = (ρ – 1)Yt-1 + ut = δYt-1+ ut (5.3.1)
Onde, ∆Yt = Yt – Yt-1 e δ = (ρ – 1);
Em que Yt é uma dada série temporal no instante t e Yt-1 é a referida série temporal
defasada de um período. Se o coeficiente ρ de Yt-1 for igual a 1 dizemos que a série temporal
Y é uma série que tem uma raiz unitária, sendo assim uma série não-estacionária.
Segundo Gujarati (2000), se uma dada série temporal precisar ser diferenciada uma
vez para se tornar estacionária, dizemos que a série original é integrada de ordem 1 ou I(1), e
se a série original precisar ser diferenciada duas vezes10
para se tornar estacionária a série
original é integrada de ordem 2 ou I(2) e assim por diante. Logo, sempre que se tiver uma
série temporal integrada de ordem 1 ou maior, ter-te-á uma série temporal não-estacionária. E,
se não houver necessidade de nenhum número de diferença para tornar a série temporal
original estacionária ter-se-á um processo I(0), ou seja, um processo estacionário.
Além da equação 5.3.1, (regressão sem intercepto) pode-se estimar também uma
das duas equações abaixo, para se testar se a série temporal exibe uma raiz unitária ou não.
Observa-se que as duas equações têm um intercepto e a equação 5.3.3 apresenta um termo de
tendência linear:
∆Yt = β1 + δYt-1 + ut (5.3.2)
∆Yt = β1 + β2t + δYt-1 + ut (5.3.3)
Onde, t é uma variável tempo ou tendência.
9 É um AR(1) porque regredimos o valor de Y no instante t sobre seu valor no instante t-1. 10 Isto é, tomar a primeira diferença da primeira diferença.
57
Se ao estimar uma das duas equações acima (5.3.2) ou (5.3.3) e se encontrar um ρ
estatisticamente igual a 1, que equivale a um δ igual a zero, dize-se que a série temporal
analisada e não-estacionária.
A hipótese nula do teste de raiz unitária é a de que o ρ é igual a 1, ou seja, há uma
raiz unitária, que é a mesma coisa de δ = 0, ou seja, H0: ρ = 1. No referido teste de raiz
unitária a estatística t calculada de modo convencional é conhecida como estatística (tau)
cujos valores críticos foram tabulados por Dickey e Fuller com base em simulações de Monte
Carlo. Segundo Gujarati (2000), [...] o teste tau é conhecido como teste de Dickey-
Fuller11
(DF), em homenagem a seus descobridores. Se a hipótese nula H0: ρ = 1, que equivale
δ=0, for rejeitada, a série temporal sob análise é estacionária. Regra geral, segundo ainda
Gujarati (2000) [...] se o valor absoluto calculado da estatística (isto é, | | ) excede os
valores críticos absolutos de DF ou MacKinnon-DF, então não rejeitamos a hipótese de que
a dada série temporal seja estacionária. Se, por outro lado, ele for menor que o valor crítico, a
série temporal é não-estacionária.
Para se verificar a existência de raiz unitária através do teste Dickey-Fullr – ADF,
ou seja, para se verificar a estacionariedade das series temporais incluídas no modelo
analisado, as equações 5.3.2 e 5.3.3 foram estimadas para cada uma das séries em sua forma
de nível, ou seja, no seu formato original. Para uma melhor visualização, resume-se o teste de
raiz unitária nas Tabelas 5.3.1 e 5.3.2:
11 As tabelas de Dickey-Fuller não são totalmente adequadas, e elas vêm, sendo consideravelmente ampliadas por
MacKinnon por meio de simulações de Monte Carlo.
58
Conforme visto na Tabela 5.3.1, a conclusão que se chega é de que a hipótese nula
de não-estacionariedade é rejeitada, no nível de significância de 5%, para as séries IPCA,
SELIC, DOLAR e PIBAMER admitindo, assim, a possibilidade de estacionariedade para as
mesmas, isto quando estimou-se a equação especificada na Tabela 5.3.1. Para as demais séries
PIB, IED, ABERT e IBOV, detectou-se a presença de raiz unitária, não rejeitando a hipótese
nula de não-estacionariedade, admitindo assim a presença de uma raiz unitária, ou seja, as
séries são não-estacionárias. Para torná-las séries estacionárias, foi necessário estimar a
equação especificada na Tabela 5.3.1, na forma de segunda diferença, dessa forma, foi
possível rejeitar a hipótese nula de não-estacionariedade, ou seja, torna-se séries estacionárias
por meio de diferença.
Agora usando na especificação do modelo um termo de tendência na referida
regressão, tem-se o resultado mostrado na tabela 3.5.2 a seguir:
59
Analisando mais detalhadamente a Tabela 5.3.2, a conclusão que se chega é de que
a hipótese nula de não-estacionariedade é rejeitada, no nível de significância de 5%, para as
séries IPCA, SELIC, DOLAR e PIBAMER admitindo a possibilidade de estacionariedade, ao
estimar a equação especificada na Tabela 5.3.2. Para as demais séries PIB, IED, ABERT e
IBOV, detectou-se a presença de raiz unitária, não rejeitando a hipótese nula de não-
estacionariedade, admitindo assim a presença de uma raiz unitária, ou seja, as séries são não-
estacionárias. Para torná-las séries estacionárias, foi necessário estimar a equação especificada
na Tabela 5.3.2, na forma de segunda diferença, aí sim, foi possível rejeitar a hipótese nula de
não-estacionariedade.
Nas Tabelas 5.3.3 e 5.3.4, está demonstrado que as séries PIB, IED, ABERT e
IBOV se tornaram séries estacionárias pelo uso de duas diferenças. Novamente usou-se as
duas especificações, uma com intercepto e a outra com intercepto e uma variável de tendência:
60
A Tabela 5.3.4 contém a especificação com intercepto e com uma variável de
tendência:
Conforme percebe-se pelas duas Tabelas acima (5.3.3 e 5.3.4) as séries que não
eram estacionárias se transformaram em series estacionárias no nível de significância de 5%
após o uso de segundas diferenças.
5.4 Cointegração das Séries Temporais Não-Estacionárias
As séries temporais que apresentaram o problema da não-estacionariedade no
experimento realizado neste trabalho, ou seja, apresentaram raiz unitária, foram submetidas a
testes de co-integração, com o propósito de investigar a presença de relações de longo prazo
entre as referidas séries. As séries que, de acordo com os testes propostos acima, não se
1% 5% 10%
PIB -15,0596 -3,5073 -2,8951 -2,5844
IED -14,1387 -3,5073 -2,8951 -2,5844
ABERT -11,8929 -3,5073 -2,8951 -2,5844
IBOV -13,0391 -3,5073 -2,8951 -2,5844
Fonte: elaborada pelo autor com dados extraídos do EViews.
TABELA 5.3.3: TESTES DE RAIZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER (ADF) -
SEGUNDA DIFERENÇA: ESPECIFICÃO COM INTERCEPTO
Valor Crítico
Séries (Estatística tau
calculada)
1% 5% 10%
PIB -14,9529 -4,0673 -3,4620 -3,1570
IED -14,0119 -4,0673 -3,4620 -3,1570
ABERT -11,8044 -4,0673 -3,4620 -3,1570
IBOV -12,9467 -4,0673 -3,4620 -3,1570
Fonte: elaborada pelo autor com dados extraídos do EViews.
TABELA 5.3.4: TESTES DE RAIZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER (ADF) -
SEGUNDA DIFERENÇA: ESPECIFICÃO COM INTERCEPTO E
TENDÊNCIA
Séries (Estatística tau
calculada)
Valor Crítico
61
mostraram estacionárias e que foram submetidas a testes de co-integração foram: PIB, IED,
ABERT e IBOV.
Faz-se necessário tecer um comentário quando as séries temporais não forem
estacionárias, mas forem co-integradas de mesma ordem. Conforme visto anteriormente, ao se
regredir séries temporais não-estacionárias pode-se deparar com o problema da regressão
espúria, ou seja, a regressão pode aparentemente apresentar resultados satisfatórios (teste t,
teste F, R2 etc.), mas os mesmos podem não estar representando realmente a verdadeira
relação entre as variáveis. Mas, se as séries envolvidas na regressão demonstrarem que
existem relações de longo prazo entre si (se são co-integradas), mesmo não sendo
estacionárias, pode-se considerar os resultados dos testes usuais (teste t, teste F, R2 etc.) como
sendo válidos, ou seja, ter-se-á então resultados válidos e não espúrios.
A verificação do processo de co-integração de séries temporais é feita
combinando-se linearmente as séries não-estacionárias. Se a referida combinação linear
apresentar resíduos ut estacionários, ou seja, se ut for I(0), as séries temporais poderão ser co-
integradas, ou melhor, elas guardam uma relação de longo prazo entre si, e as distorções
visualizadas nas séries temporais não-estacionárias, mas integradas de mesma ordem, são
decorrentes de choques de curto prazo. De acordo com Gujarati (2000) [...] se uma série Y for
I(1) e uma outra série X for também I(1), elas podem ser co-integradas. Em geral, se Y for I(d)
e X também for I(d), em que d é o mesmo valor, essas duas séries podem ser co-integradas. Se
for esse o caso, as regressões sobre os níveis das duas variáveis, faz sentido (isto é, não é
espúria); e não perdemos qualquer informação valiosa, de longo prazo, o que aconteceria se,
usássemos suas primeiras diferenças. Em suma, desde que confirmemos que os resíduos da
regressão são I(0) ou estacionários, a metodologia tradicional de regressão (incluindo os teste t
e F) é aplicável a dados envolvendo séries temporais.
As séries temporais que não se mostraram estacionárias no presente exercício
foram submetidas a dois testes de co-integração que são: teste de Engle e Granger – EG e o
teste de Johansen.
62
5.5 Teste de Engle e Granger - EG
Segundo Gujarati (2000), para executar o teste de EG, estimou-se uma regressão
que contenha como variável dependente uma das séries temporais não-estacionarias e como
variáveis explicativas as outras séries não-estacionárias, todas as variáveis em suas formas de
níveis. Essa regressão é chamada de regressão co-integrante, e o coeficiente da variável
explicativa é chamado de parâmetro co-integrante. Depois, realiza-se o teste de raiz unitária
(Teste DF ou ADF) dos resíduos dessa regressão estimada (regressão co-integrante) para
verificar-se se a série de resíduo resultante é estacionária. Se os resíduos dessa regressão
forem estacionários, as séries temporais envolvidas são co-integradas.
No experimento do presente trabalho, quatro séries apresentaram raiz unitária, que
foram PIB, IED, ABERT e IBOV. Para realizar-se o teste de Engle e Granger, regressões do
tipo Yt = β1 + β2Xt + ut (regressão co-integrante, onde Y e X são duas séries temporais não-
estacionárias e o β2 é conhecido como parâmetro co-integrante) foram estimadas. A seguir, as
regressões co-integrantes estimadas com seus respectivos resultados, todas estimadas com as
séries em sua forma de nível, para posteriormente verificar-se se seus resíduos são
estacionários.
IEDt = -1693,517 + 0,0449PIBt (5.5.1)
t = (-1,8749) (+6,4275)
r2
= 0,3646
d = 0,3358
IEDt = -3264,942 + 0,3228ABERTt (5.5.2)
t = (-4,1714) (+9,5298)
r2 = 0,5578
d = 0,4570
IBOVt = -88,274 + 0,8467IBOVt (5.5.3)
63
t = (-0,1667) (+8,6520)
r2 = 0,5097
d = 0,6563
Agora, testar-se-á se as regressões 5.5.1, 5.5.2 e 5.5.3, estimadas acima exibem
resíduos estacionários. Obter-se-á os resíduos ut das três equações especificadas acima. Esses
resíduos serão submetidos ao teste de Dickey e Fuller (DF) para detectar-se a estacionariedade
dos mesmos. Nesse contexto, os valores críticos de significância do teste de Dickey e Fuller
(DF) não são apropriados, segundo Gujarati (2000). Engle e Granger calcularam os valores
críticos para a estatística (tau) ou seja, estatística t da regressão co-integrante. Os níveis de
significância de 1%, 5% e 10% para a estatística calculados por Engle e Grange são -
2,5899, -1,9439 e –1,6177 respectivamente.
Os resultados de verificação de estacionariedade dos resíduos das regressões co-
integrantes estimadas acima são (será usado o modelo com intercepto e sem tendência como
segue ∆ut = β1 + δut-1 + εt):
a) Para a regressão: IEDt = -1693,517 + 0,0449PIBt (5.5.1), tem-se o seguinte teste de
estacionariedade para ut dessa regressão:
∆ut = 30,9140 - 0,1674ut-1 5.5.4
t = (0,1600) (+2,5373)
r2
= 0,0831
d = 2,2926
b) Para a regressão: IEDt = -3264,942 + 0,3228ABERTt (5.5.2), tem-se o seguinte teste de
estacionariedade para ut dessa regressão:
∆ut = -36,8133 - 0,2229ut-1 5.5.5
t = (-0,1983) (-2,9112)
r2 = 0,1066
d = 2,3218
64
c) Para a regressão: IEDt = -88,2740 + 0,8467IBOVt (5.5.3), tem-se o seguinte teste de
estacionariedade para ut dessa regressão:
∆ut = 14,564 - 0,3298ut-1 5.5.6
t = (0,0643) (-3,7556)
r2
= 0,1657
d = 2,0332
A conclusão que se chega é de que, como as três regressões estimadas acima
(5.5.1, 5.5.2 e 5.5.3) exibem resíduos estacionários no nível de 5%, [ou seja, a estatística
(tau) calculada, em termos absoluto nas equações 5.5.4, 5.5.5 e 5.5.6, superam o valor
crítico, no nível de 5%, que é –1,9439 calculado por Engle e Granger], as séries PIB, ABERT
e IBOV são co-integradas com a série IED nas suas respectivas equações. Ou ainda, conclui-
se que, tanto o produto interno bruto (PIB) como o nível de abertura comercial (ABERT),
como o índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOV) em nível, possuem uma relação de
longo prazo com os fluxos de investimentos estrangeiros diretos injetados na economia
brasileira (IED)
5.6 Teste de cointegração de Johansen
Um dos testes mais usados para detectar se as séries temporais não-estacionárias
são co-integradas é o teste de Johansen para co-integração, o qual será verificado também no
experimento deste trabalho além do teste anterior de EG.
Segundo Gujarati (2000), a vantagem do teste de co-integração de Johansen em
relação ao teste de co-integração de Engele e Granger é que o teste de Johansen não determina
previamente qual variável vai ser considerada como a variável dependente. O teste de co-
integração de Johansen assume, baseado em uma estrutura de Vetores Autoregressivos
(VAR), que todas as variáveis não-estacionárias são endogenamente determinadas. O sistema
VAR a ser estimado pode ser escrito como:
65
Δyt = π0+ π.yt-1 +
p
j 1
πjΔyt-j + εt 5.6.1
onde,
yt é um vetor coluna n x 1 contendo todas as séries do modelo, n são as variáveis
do modelo (as séries não-estacionárias);
p é o números de lags das variáveis defasadas Δyt-j ;
π são as matrizes de dimensão n x n que contêm os parâmetros do modelo; e
εt é um vetor coluna n x 1 de termo de erro.
Antes de realizar-se o teste de Johansen é necessário formular um modelo de
Vetores Autoregressivos (VAR) definindo sua ordem de defasagem. Essa ordem de
defasagem pode ser de acordo com os critérios de Akaike ou de Schwarz. Para definir a ordem
de defasagem do VAR a ser usado, de acordo com os critérios de Akaike ou de Schwarz,
estima-se VAR com várias ordens de defasagens e o VAR que apresentar o menor valor,
conforme o critério de Akaike ou de Schwarz, é o VAR que deverá ser escolhido.
No presente trabalho foi escolhido arbitrariamente um número de no máximo 12
defasagens. Estimou-se, através do Eviews, 12 VAR’s, ou seja, estimou-se VAR de 1 a 12
defasagens. Pelo critério de Akaike, o VAR que apresentou o menor valor, foi o de ordem de
defasagem 11, sendo essa o número de defasagem a ser usada no presente trabalho para
realizar o teste de co-integração de Johansen, conforme especificado na Tabela 5.6.1.
66
Aplicando o teste de cointegração de Johansen aos dados do presente estudo para
detectar a presença de uma relação de longo prazo entre as variáveis não-estacionárias IED,
PIB, ABERT e IBOV tem-se, pela equação 5.6.1, ou seja:
Δyt = π0+ π.yt-1 +
p
j 1
πjΔyt-j + εt
onde,
yt é um vetor coluna 4 x 1 contendo as séries IED, ABERT, PIB e IBOV;
p é o número de lags das variáveis defasadas que, conforme especificado
anteriormente, será usado uma ordem defasagem 11 no VAR;
π são as matrizes de dimensão 4 x 4; e
εt é um vetor coluna 4 x 1 de termo de erro.
Através do Eviews foi realizado o teste de co-integração de Johansen usando a
seguinte especificação do VAR: a) o teste permite a tendência determinista linear nos dados;
b) intercepto e com tendência; e c) com intervalos de defasagens de 1 a 11. A Tabela 5.6.2
mostra o resultado do teste de cointegração de Johansen:
1 58,4232 58,7997
2 58,3815 59,0455
3 58,3245 59,2805
4 57,9462 59,1990
5 57,8502 59,4044
6 58,0365 59,8969
7 57,8787 60,0505
8 57,9104 60,3986
9 57,8752 60,6852
10 57,8529 60,9897
11 57,5772 61,0470
12 57,6250 61,4333
Fonte: elaborada pelo autor com dados extraídos do EViews.
TABELA 5.6.1: CRITÉRIO PARA ESCOLHA DO NÚMERO DE
DEFASAGENS DO VAR(p)
p Akaike (AIC) Schwarz SBC)
67
As hipóteses do teste de cointegração de Johansen, baseadas na Razão de
verossimilhança (teste traço) são as seguintes:
a) Na primeira linha da Tabela 5.6.2:
H0: Não há nenhuma equação ou vetor de cointegração;
H1: há uma equação ou vetor de cointegração;
Hipótese nula rejeitada conforme especificado na tabela por (**);
b) Na segunda linha da Tabela 5.6.2:
H0: há no máximo uma equação ou vetor de cointegração;
H1: há duas equações ou vetores de cointegração;
Hipótese nula também rejeitada conforme especificado na tabela pelo (**);
c) Na terceira linha da Tabela 5.6.2:
H0: há no máximo duas equações ou vetores de cointegração;
H1: há três equações ou vetores de cointegração;
Hipótese nula rejeitada conforme especificado na tabela por (**);
d) Na quarta linha da Tabela 5.6.2:
H0: há no máximo três equações ou vetores de cointegração;
H1: há quatro equações ou vetores de cointegração;
Hipótese nula rejeitada conforme especificado na tabela por (*) em favor da
hipótese alternativa;
0,7280 170,7072 62,99 70,05 Nenhum**
0,5780 89,7805 42,44 48,45 No Máximo 1**
0,2972 36,2902 25,32 30,45 No máximo 2**
0,2075 14,4226 12,25 16,25 No Máximo 3*
*(**) Denota rejeição da hipótese nula ao nível de significância de 5%(1%)
O teste LR indica 4 equações de cointegração ao nível de significâcia de 5%
Fonte: elaborada pelo autor com dados extraídos do EViews.
TABELA 5.6.2: TESTE DE COINTEGRAÇÃO DE JOHANSEN PARA AS SÉRIES: IED, ABERT, PIB
E IBOV - COM INTERCEPTO E TENDÊNCIA - INTERVALOS DE DEFASAGENS 1 A 11
Autovalor Razão
Verossimilhança
Valor Crítico
(5%)
Valor Crítico
(1%)
Hipoteses de números de
vetores de cointegração
68
Os resultados mostrados na Tabela 5.6.2 permitem não rejeitar a hipótese de
cointegração entre as quatros séries sob análises. A conclusão que se chega, segundo os
resultados especificados na Tabela 5.6.2, a qual foi alimentada com os resultados do teste de
cointegração de Johansen realizado pelo Eviews, é de que existe uma relação de longo prazo
entre as quatros séries (IED, ABERT, PIB e IBOV), ou seja, as quatros séries se cointegram.
Com a análise das séries temporais, detectou-se que dentre as variáveis incluídas
no modelo do presente estudo, algumas são estacionárias e outras não-estacionárias, e estas
últimas, são integradas de mesma ordem, I(1). Depois de submetidas a testes de co-integração
(Engle e Granger e Johansen) chegou-se à conclusão de que elas são co-integradas, ou seja,
existe uma relação de longo prazo entre as mesmas. Diante disso, pode-se aplicar o método de
mínimos quadrados ordinários (MQO) para estimar a regressão sob análise sem perda de
consistência nos resultados obtidos.
Concluído o estudo de análise das séries temporais do modelo, passa-se a realizar
outros testes de suma importância para o estudo de regressões.
5.7 O Problema da Heteroscedasticidade
Ocorrem problemas da heteroscedasticidade quando os distúrbios estocásticos єi
não tem a mesma variância em todas as observações, ou seja, as variâncias dos distúrbios não
são constantes. Os motivos que levam a heteroscedasticidade são, basicamente, a)
especificação incorreta do modelo, principalmente a omissão de variáveis importantes; b)
presença de observações aberrantes, ou seja, observações muito grande ou muito pequenas em
relação as demais observações da amostra; e c) fenômenos de natureza econômica, por
exemplo, a relação entre consumo e renda disponível, poupança e renda, etc.
As estimativas pelo método de mínimos quadrados ordinários (MQO) na presença
de heteroscedasticidade não provêm do melhor estimador linear não-viesado, isto porque o
vetor de parâmetro estimado provêm de um estimador linear não-viesado, mas não tem
variância mínima na classe dos estimadores lineares não-viesados, ou ainda, o vetor de
69
parâmetro estimado não é eficiente. Segundo Pindyck (2004) [...] quando há presença de
heteroscedasticidade a estimação pelo método de mínimos quadrados ordinários dá mais pesos
às observações com variâncias de erros mais elevada que àquelas com variâncias de erros
menores. Essa ponderação ocorre porque a soma de resíduos quadrados associada com termos
de erro de variância elevada tende a ser substancialmente maior que a soma de resíduos
quadrados associado com termo de erro de variância baixa. Em caso de usarmos estimativas
decorrentes de modelos heteroscedásticos, os testes estatísticos e os intervalos de confiança
serão inconsistentes.
Segundo Gujarati (2000), dentre a várias maneiras de se detectar a presença de
heteroscedasticidade, está o teste geral de heteroscedasticidade de White. O teste de White
consiste em obter os resíduos da regressão original e regredir esses resíduos ao quadrados
(obtendo-se assim uma regressão auxiliar) sobre as variáveis explicativas originais, sobre os
valores das variáveis explicativas ao quadrados e sobre os produtos cruzados das variáveis
explicativas, ambas da regressão original.
5.7.1. Detectando a existência da Heteroscedasticidade
O teste de White tem como hipótese nula a não existência de heteroscedasticidade,
ou seja, a existência de homoscedasticidade. Segundo Gujarati (2000) o tamanho da amostra
(n) multiplicado pelo R2 da regressão auxiliar
12 (nR
2) segue a distribuição qui-quadrado com
gl igual ao número de regressores, exceto o intercepto, da referida regressão auxiliar. Se o
valor de qui-quadrado calculado, conforme especificado acima, exceder o valor de qui-
quadrado crítico tabelado em um nível escolhido de significância, a conclusão é de que há
heteroscedasticidade. Caso contrário, se o valor de qui-quadrado calculado não exceder o
valor de qui-quadrado crítico, não há heteroscedasticidade.
12 A regressão auxiliar consiste em obter os resíduos da regressão original e regredir esses resíduos ao quadrados
sobre as variáveis explicativas originais, sobre os valores das variáveis explicativas ao quadrados e sobre os
produtos cruzados das variáveis explicativas, ambas da regressão original.
70
Estimou-se a regressão duas vezes, uma com os produtos cruzados e outra sem os
produtos cruzados para deterctar-se ou não a presença de heteroscedasticidade. A Tabela 5.7
mostra os resultados do teste de White:
Conforme especificado na Tabela 5.7, o valor qui-quadrado encontrado, ao se
estimar a regressão com e sem produtos cruzados, não excede o valor qui-quadrado crítico
tabelado no nível de 5%. Assim, conclui-se pela não rejeição da hipotese nula de
homoscedastividade no modelo, ou seja, não há heteroscedaticidade. Outra maneira de ver que
não há heteroscedaticidade é pelo valor-p apresentado. Como o valor-p é maior que o nível de
significância escolhido de 5% (0,05), não se pode rejeitar a hipótese nula de
homescedasticidade.
5.8. Autocorrelação ou Correlação Serial13
O modelo Clássico de Regressão Linear parte do pressuposto de que não pode
existir autocorrelação ou correlação serial entre os termos de perturbações incluídas no
modelo de regressão populacional. A autocorrelação é um problema típico de estudos
envolvendo séries temporais, embora possa constituir também problemas para estudos que
envolvem dados de corte.
13 Embora seja comum tratar os termos autocorrelação e correlação serial como sinônimos, alguns autores
preferem distinguir os dois termos. Tintner, por exemplo, define autocorrelação como a “correlação defasada de
uma dada série consigo mesma, defasada em um número de unidades de tempo”, reservando o temo correlação
serial para a “correlação defasada entre duas séries diferentes” ( Gujarati, 2000 )
Valor Qui-
Quadrado
Calculado
Valor-p
Valor Qui-
Quadrado
Crítico*
Log-Linear com produtos cruzados 48,9442 0,2467 55,7585
Log-Linear sem produtos cruzados 12,9505 0,6061 24,9958
Fonte: elaborada pelo autor
(*) Significante no nível de 5%
TABELA 5.7: TESTE PARA DETECTAR A PRESENÇA DE
HETEROSCEDASTICIDADE - Teste de White
71
Segundo Gujarati (2000), são diversas as razões por que ocorre correlação serial,
algumas delas são14
: a) inércia; b) viés de especificação – o caso de variáveis excluídas; c)
viés de especificação – forma funcional incorreta; d) fenômeno da teia de aranha; e)
defasagens; e f) “manipulação” de dados.
Na presença de autocorrelação em um modelo, as estimativas oriundas de
estimadores derivados do método de Mínimo Quadrado Ordinários não são eficientes, ou seja,
os estimadores não oferecem estimativas que tenham a menor variância entre as estimativas
dos estimadores lineares não viesados, ou ainda, os estimadores do método de MQO não são
os melhores estimadores lineares não viesados. Como conseqüência, ou seja, na presença de
autocorrelação, os testes de significâncias usuais como t e F não são mais válidos, bem como,
tende provavelmente superestimar o R2. Assim, conclusões errôneas poderão ser tiradas a
respeitos das significâncias estatísticas dos coeficientes da regressão estimados.
5.8.1. Detectando a Presença de Autocorrelação
Existem várias maneiras de se detectar a presença de autocorrelação em um
modelo regressão linear. Um dos mais utilizado é o teste d de Durbin-Watson. O método
gráfico é também bastante usado para detectar ou não a presença de autocorrelação na função
de regressão.
Segundo Gujarati (2000), o teste de Durbin-Watson parte do pressuposto de que: a)
o modelo de regressão contém um intercepto; b) as variáreis explicativas, os Xs são não-
estocásticas ou fixadas em amostragens repetidas; c) as perturbações ut são geradas pelo
esquema auto-regressivo de primeira ordem; e d) o modelo de regressão não inclui valor(es)
defasado(s) da variável dependente como uma das variáveis explicativas. O teste tem como
hipótese nula o fato de que não há nenhuma correlação serial de primeira ordem nas
perturbações ui. A estatística d de Durbin-Watson é dada pela fórmula:
14 A respeito dessas possíveis razões de correlação serial, veja Gujarati (2000).
72
d =
nt
tt
nt
t
û
ûû tt
2
2
2
2
)( 1
O esquema abaixo ajuda a realizar o teste de Durbin-Watson:
(I) (II) (III) (IV) (V)
0 dI dS 2 4-dS 4-dI 4
Onde:
dI - Limite inferior da estatística d de Durbin-Watson;
dS - Limite superior da estatística d de Durbin-Watson;
(I) - Nessa região rejeita-se a H0. Existe indício de autocorrelação positiva de
primeira ordem nessa região;
(II) - É uma zona inconclusiva, ou seja, uma zona de indecisão;
(III) - Nessa região não se rejeita a H0. Nessa região há ausência de autocorrelação
de primeira ordem;
(IV) - É uma zona inconclusiva, ou seja, uma zona de indecisão;
(V) - Nessa região rejeita-se a H0. Existe indício de autocorrelação negativa de
primeira ordem nessa região;
O modelo analisado no presente trabalho apresentou uma estatística d de Durbin-
Watson de 0,874. O valor tabelado para 74 observações e 8 variáveis explicativas, no nível de
significância de 5%, está no intervalo de dI = 1,399 e dS =1,867 aproximadamente. De posse
do esquema abaixo, percebe-se que a estatística d de Durbin-Watson calculada no modelo
analisado encontra-se na região (I), ou seja, numa região de rejeição da hipótese nula,
concluindo-se que há indícios da presença de autocorrelação positiva de primeira ordem no
modelo analisado.
73
(I) (II) (III) (IV) (V)
0 1,399 1,867 2 2,133 2,601 4
5.8.2. Medidas corretivas de Autocorrelação
Com a presença de autocorrelação no modelo, os estimadores de mínimos
quadrados ordinários são ineficientes. É necessário então procurar medidas corretivas e essas
medidas dependem do conhecimento que temos sobre a natureza da interdependência das
perturbações ut. Na prática, geralmente se supõe que os ut seguem o esquema auto-regressivo
de primeira ordem, a saber:
ut= ρut-1+εt (5.8.2.1)
assim, se ut = ρut-1+εt for verdade, o problema da correlação serial pode ser resolvido se o
coeficiente de autocorrelação ρ for conhecido15
.
Para um melhor entendimento, Gujarati (2000) exemplifica através de um modelo
simples de duas variáveis, uma vez que o número de varáveis explicativas não importa. Isto
porque a autocorrelação é uma propriedade das perturbações dos u’s e não dos regressores.
Seja o modelo Yt=β1+β2Xt+ut. Se válido no período t, será válido também no período t-1, ou
seja é válido também em Yt-1=β1+β2Xt-1+ut-1, se multiplicar-se a equação anterior definida em
t-1 pelo coeficiente de autocorrelação ρ (partindo do pressuposto de que é conhecido) tem-se:
ρYt-1=ρβ1+ρβ2Xt-1+ρut-1 e subtraindo desse modelo o modelo original Yt=β1+β2Xt+ut, tem-se a
chamada equação de diferença generalizada a seguir:
15 A respeito do assunto, veja Gujarati (2000)
74
(Yt - ρYt-1) = β1(1-ρ) + (β2Xt - ρβ2Xt-1) + (ut–ρut-1)
(Yt - ρYt-1) = β1(1-ρ) + β2(X t - ρXt-1) + εt (5.8.2.2)
assim, como εt, segundo Gujarati (2000) é a perturbação estocástica tal que satisfaz as
hipóteses usuais dos MQO, pode-se estimar essa ultima equação, aí então serão obtidos
estimadores com todas as propriedades ótimas, ou seja, melhores estimadores lineares não
viesados.
Pelo que foi visto até aqui, o problema da autocorrelação estará resolvido se for
conhecido o coeficiente de autocorrelação ρ, mas como na prática dificilmente se conhece ρ,
uma saída é estima-lo, e depois substituí-lo na equação de diferença generalizada encontrada
acima (5.8.2.2).
Um dos métodos usados para estimar ρ é: ρ baseado na estatística d de Durbin-
Watson. Outro método é o da estatística d modificada de Theil-Nagar, o qual é usado para
pequenas amostras. O ρ baseado na estatística d de Durbin-Watson é dado pela seguinte
fórmula:
^
= 1 -2
d
No modelo analisado no presente trabalho a estatística d de Durbin-Watson é
0,874, que corresponde a um ρ estimado de 0,563. Com base na referida estatística d,
substitui-se o ρ estimado na equação de diferença generalizada encontrada acima (5.8.2.2).
A equação de diferença generalizada do modelo utilizado no presente trabalho que
será usada para corrigir o problema da autocorrelação serial das perturbações ut é:
75
(LnIEDt - ρLnIEDt-1)=β1(1-ρ) + DAM+β2(LnABERTt - ρLnABERTt-1) + β3(LnCAMt -
ρLnCAMt-1) + β4( LnIPCAt - ρLnIPCAt-1) + β5(LnPIBt - ρLnPIBt-1) + β6( LnPIBAMERt -
ρLnPIBAMERt-1) + β7(LnSELt - ρLnSELt-1) + β8(LnIBOVt - ρLnIBOVt-1) + εt
(5.8.2.3)
Estimando a equação de diferença generalizada (5.8.2.3) como forma de corrigir o
problema de autocorrelação encontrou-se uma estatística d de Durbin-Watson de 1,8848
dentro, portanto, da região III16
, ou seja, numa região, que conforme explicitado acima, não se
rejeita a H0.(lembrando-se que a hipótese nula H0 é de que não há nenhuma correlação serial
de primeira ordem nas perturbações ui). Logo, nessa região há ausência de autocorrelação de
primeira ordem nas perturbações.
Escrevendo a equação original estimada, que conforme já apurou-se pelo teste d
de Durbin-Watson estar contaminada pela presença de autocorrelação, temos:
lnIED = 0,71 + 1,19DAM + 1,40lnABERT + 1,51lnCAM - 0,36lnIPCA - 0,55lnPIB +
4,26lnPIBAMER - 3,41lnSEL + 0,41lnIBOV
ep = (4,70 (0,46) (0,39) (0,68) (0,32) (0,48) (3,10) (1,33) (0,15)
t = (0,51) (2,61) (3,62) (2,23) (-1,13) (-1,14) (1,40) (-2,63) (2,68)
N = 74
r2
= 0,7745 (5.8.2.4)
d = 0,8470
A equação de diferença generalizada, após sua estimação usando o ρ estimado pelo
método da estatística d de Durbin-Watson, para corrigir o problema da autocorrelação, ficou
escrita da seguinte forma:
lnIED = 1,27 + 0,68DAM + 1,20lnABERT - 0,04lnCAM - 0,29lnIPCA – 0,67lnPIB+
3,36lnPIBAMER - 1,92lnSEL + 0,24lnIBOV
ep = (0,34) (0,23) (0,41) (0,50) (0,28) (0,51) (2,10) (0,95) (0,16)
16 Nível de significância considerado de 5%.
76
t = (0,54) (3,35) (2,92) (-0,07) (-1,02) (-1,30) (1,60) (-2,03) (1,53)
N = 73
r2
= 0,5728 (5.8.2.5)
d = 1,8848
5.9. Síntese e Análise dos Resultados
Por se tratar de dados envolvendo séries temporais, antes de se estimar a regressão
pelo método de mínimos quadrados ordinários, as séries componentes do modelo foram
submetidas a testes de estacionariedade para se verificar se as mesmas são ou não
estacionárias, já que a estacionariedade é uma das hipóteses do modelo clássico de regressão
linear.
Todas as séries do modelo foram submetidas ao teste de raiz unitária de Dickey-
Fuller, onde se detectou que as séries IED, ABERT, PIB e IBOV apresentaram raiz unitária,
ou seja, são séries não-estacionárias e que as mesmas só se tornaram estacionárias em suas
segundas diferenças.
Como as quatro séries são integradas de mesma ordem I(1), uma relação linear
ente se pode ser I(0), ou seja, estacionária. E para comprovar se esta relação é estacionária, as
séries foram submetidas a testes de cointegração. Foram realizados dois testes de
cointegração: o teste de Engle e Granger e o teste de Johansen, onde pelos dois testes, foi
mostrado que as quatros séries se cointegram, ou seja, existe uma relação de longo prazo entre
as mesmas. A seguir segue a equação estimada pelo método de mínimos quadrados ordinários:
77
Agora diante de tal situação, ou seja, onde as séries temporais do modelo ou são
estacionárias ou existem uma relação de longo prazo entre si, foi feita uma analise, para se
verificar se os distúrbios da regressão em estudo são constantes ou não ao longo do tempo, ou
seja, se têm a mesma variância em todas as observações (se são homoscedásticos). Foi
realizado o teste de White para se detectar a presença de heteroscedasticidade. O referido teste
detectou que os distúrbios da equação sob análise são homoscedásticos.
Foi testado também se os resíduos da regressão são autocorrelacionados, onde
segundo o modelo clássico de regressão linear não pode haver autocorrelação entre os termos
de perturbações incluídas no modelo de regressão populacional. O teste de Durbin-Watson
detectou a presença de autocorrelação positiva no modelo analisado, razão pela qual foi
necessário adotar medidas corretivas para o problema de autocorrelação.
Conforme Gujarati (2000), uma das medidas corretivas de autocorrelação é estimar
a equação de diferença generalizada do tipo (Yt - ρYt-1) = β1(1-ρ) + β2(X t - ρXt-1) + εt. Foi
78
estimada a equação de diferença generalizada nos moldes anterior (5.8.2.3) para o modelo em
estudo no presente trabalho, onde foi constatado que o problema de autocorrelação foi
eliminado conforme abaixo, vale salientar que o modelo abaixo é o log-linear:
O nível de abertura comercial (ABERT) e a taxa de juros real da economia brasileira
(SELIC), mostraram-se significante e com o sinal esperado, corroborando com os resultados
de trabalho empíricos mostrados no capítulo 3. A variável dummy (DAM), incluída para
capturar os efeitos do Plano Real, mostrou-se significante, indicando que o Plano Real foi um
dos determinantes para o ingresso de investimentos estrangeiros diretos no Brasil.
L. Júnior (2005), em sua dissertação de mestrado, mostrou que a taxa de
crescimento real do PIB dos países industrializados também não foi significante, o que foi
confirmada pelo presente trabalho. Segundo ainda o autor, o nível de abertura comercial
apresentou o sinal esperado e mostrou-se significante, ratificando, assim, o resultado da
presente dissertação para essa variável.
79
Nonnenberg e Mendonça (2004), através de estudos empíricos, concluíram
também o grau de abertura comercial é um dos principais determinantes de investimentos
diretos, indo de acordo com os resultados encontrados no presente trabalho.
80
6. CONCLUSÃO
Neste trabalho foi desenvolvido um modelo econométrico para estimar os
parâmetros das principais variáveis que influenciariam o ingresso de recursos externos no
Brasil na forma de investimentos estrangeiros diretos no período de 1986 a 2004. As variáveis
que foram testadas são: nível de abertura comercial, nível do PIB, taxa real de câmbio, taxa de
inflação, taxa real de juros, taxa de crescimento do PIB dos Estados Unidos, índice da bolsa de
valores de São Paulo e uma variável dummy para o Plano Real.
Nos resultados do estudo, após vários testes estatísticos, chegou-se à conclusão de
que as principais variáveis que determinam a entrada de investimentos externos no Brasil são:
o nível de abertura comercial, a taxa real de juros interna e a implantação do Plano Real.
O nível de abertura comercial mostrou-se que tem uma correlação positiva com o fluxo
de investimentos estrangeiros, ou seja, quanto maior for a capacidade do Brasil transacionar
com o exterior, maior será o volume de recursos externos, na forma de investimentos
estrangeiros diretos, injetados na economia brasileira.
Como a regressão foi estimada usando o modelo log-linear, os coeficientes estimados
das variáveis nos dão diretamente a elasticidade de cada variável explicativa em relação à
variável dependente. A explicação da elasticidade é a seguinte: o coeficiente estimado da
variável nível de abertura comercial foi de 1,20. Isto quer dizer que se a variável nível de
abertura comercial sofrer uma variação de 1%, a variável dependente investimentos
estrangeiros diretos será impactada positivamente em 1,20%.
Administradores públicos teriam que estimular transações comerciais com o exterior
para terem recursos externos ingressando na economia na forma de investimentos estrangeiros
diretos. O investidor estrangeiro é mais propenso a investir em um país sem barreiras
comerciais do que em um país de economias com restrições ao comércio externo.
81
A taxa real de juros interna é outra variável que tem influência sobre os
investimentos estrangeiros, correlacionando-se negativamente com os mesmos. Quanto maior
for a taxa de juros de um país, menor será o fluxo de investimentos estrangeiros para esse país.
Isto porque, taxas de juros elevadas inibem o consumo, e um dos motivos que levam as
empresas estrangeiras se instalam em um determinado país é a procura de mercados
consumidores. Taxas de juros elevadas estimulam as pessoas trocarem parte de seu consumo
por aplicações nos mercados financeiros, onde tais aplicações tendem a pagarem juros
elevados.
No presente trabalho, uma variação de 1% na variável taxa real de juros interna
(SEL), a variável dependente investimentos estrangeiros diretos (IED) sofrerá um impacto
negativamente de 2,02%. Uma economia com uma taxa real de juros baixa terá uma maior
propensão de receber recursos externos na forma de IED, conforme os resultados encontrados
na regressão estimada.
A variável dummy, inserida na regressão para capturar algum efeito do Plano Real
no ingresso de IED para o Brasil mostrou-se significativa. Levando-se a conclusão de que a
implantação do Plano Real, no ano de 1994, foi também um dos principais determinantes dos
investimentos estrangeiros diretos injetados na economia brasileira.
Analisando-se o comportamento de ingressos de IED dos dez anos anteriores ao
Plano Real e comparando-se com os dez anos posteriores ao referido plano, percebe-se a
magnitude desse tipo de investimentos injetado na economia brasileira a partir do ano de
1994. De 1984 s 1993, o Brasil recebeu um montante de aproximadamente US$ 19,7 bilhões,
e de 1994 a 2004 esse montante passou para US$ 256,7 bilhões. Esses números mostram que
o Plano Real foi importante para atrair recursos estrangeiros na forma de IED.
82
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BUSSAB, WILTON DE O. Estatística Básica / Wilton de O. Bussab, Pedro A. Morettin – 5
ed. – São Paulo: Saraiva 2003.
DE NEGRI F. Conteúdo Tecnológico do Comércio Exterior Brasileiro: O Papel das
Empresas Estrangeiras, Brasília: IPEA, 2005 (Texto para Discussão, 1074).
DE NEGRI F. LAPLANE, M. Impacto das Empresas Estrangeiras Sobre o Comércio
Exterior Brasileiro: Evidências da Década de 90, Brasília: IPEA, 2003 (Texto para
Discussão, 1002).
FONSECA NETO, F. A. Globalização Financeira e Restrições ao Crescimento: A
Economia Brasileira a Partir da Década de Noventa. Brasília: UnB, 2005. (Tese de
Doutorado).
GUJARATI, DAMODAR N., Econometria Básica. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 2000.
KAMAL SAGGI, Trade, Foreign Direct Investment, and International Technology
Transfer: a Survey - Department of Economics Southern Methodist university Dallas.
LACERDA, ANTÔNIO CORRÊA DE. Globalização e Investimento Estrangeiro Direto no
Brasil /Antônio Corrêa de Lacerda – 2. ed. São Paulo: Saraiva, 2004.
LAPLANE, M., SARTI F. Investimento Direto Estrangeiro e o Impacto na Balança
Comercial nos Anos 90 – Brasília: IPEA, 1999 (Texto para Discussão, 629).
LEAL BRUNI, A. Globalização Financeira, Eficiência Informacional e Custo de Capital:
Uma Análise das Emissões de ADRS brasileiros no Período 1992-2001. São Paulo: USP,
2002. (Tese de Doutorado).
LIMA JÚNIOR, ANTÔNIO J.M. Determinação do Investimento Direto Estrangeiro no
Brasil. Belo Horizonte: UFMG, 2005. (Dissertação de Mestrado).
83
MATTIOLI, MARIA CRISTINA. Investimentos Estrangeiros no Brasil / Maria Cristina
Mattioli – Bauru: EDUSC, 1999.
MONTEIRO MELO, G. RODRIGUES JÚNIOR W., Determinantes do Investimento
Privado no Brasil: 1970-1995, Brasília: IPEA, 1998 (Texto para Discussão, 605).
MORETTIN, PEDRO A. Séries temporais / Pedro a Morettin, Clelia M Toloi. – 2.ed. – São
Paulo: Atual, 1987 (Coleção métodos quantitativos)
PINDYCK, ROBERT S. Econometria – Modelos & Prevosões, – Pindyck & Rubinfeld /
Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld. – Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.
RAJNEESH NARULA, KATHARINE WAKELIN. Technological Competitiveness, Trade
and Foreign Direct Investment – ELSEVIER - Structural Change and Economic Dynamics,
1988.
SOIHET, E. Índice de Controle de Capitais: Uma Análise da Legislação e dos
Determinantes do Fluxo de Capital no Brasil no período 1990 - 2000. Brasília: FGV, 2002.
(Dissertação de Doutorado).
SOARES, ILTON G. Econometria Aplicada com o Uso do Eviews / Ilton G. Soares, Ivan
Castelar. – Fortaleza: UFC / CAEN, 2003.
84
8. ANEXOS
ANEXO 1 – SÉRIES UTILIZADAS PARA ESTIMAR A REGRESSÃO
TRIMESTRES
ENTRADAS
DE IED EM
US$
NÍVEL DO PIB
EM US$
VARIAÇÃO
DO IPCA
EM FATOR
VARIAÇÃO
DA TAXA
SELIC EM
FATOR
TAXA DE
CÂMBIO
REAL
NÍVEL DE
ABERTURA
COMERCIA EM
US$
VARIAÇÃO DO PIB
AMERICANO EM
FATOR
ÍNDICE DO
IBOVESPA EM
US$
3T1986 296,82 66.251,22 1,0713 1,0432 0,9334 9.805,27 1,0380 1.981,03
4T1986 309,00 65.187,41 1,1997 1,1008 0,8998 8.201,68 1,0210 1.709,06
1T1987 262,10 55.254,15 1,4839 1,3795 0,9986 7.716,73 1,0300 847,24
2T1987 449,30 54.547,95 1,7316 1,6953 1,1315 10.113,42 1,0430 705,57
3T1987 405,30 62.589,68 1,2344 1,3237 0,9576 12.357,78 1,0340 794,22
4T1987 557,10 60.029,99 1,4610 1,4136 0,9571 11.086,82 1,0710 478,98
1T1988 424,40 57.096,30 1,6177 1,6114 0,9875 10.206,18 1,0270 951,88
2T1988 939,50 60.747,07 1,7089 1,7043 0,9943 12.169,82 1,0480 994,28
3T1988 964,30 58.672,26 1,8892 1,8482 0,9872 13.522,50 1,0210 1.037,33
4T1988 1.015,80 53.733,90 2,0684 2,0484 1,0193 12.496,12 1,0530 1.202,51
1T1989 596,70 73.310,34 1,7151 1,7613 0,7619 11.540,35 1,0500 2.005,55
2T1989 747,30 74.584,91 1,6434 1,5818 0,9188 13.029,14 1,0220 1.324,01
3T1989 280,60 70.369,05 2,3495 2,5001 1,0683 14.894,72 1,0190 1.635,78
4T1989 272,10 63.238,32 3,1301 3,5995 0,9567 13.181,85 1,0140 1.492,87
1T1990 250,20 91.319,45 5,3702 4,1725 0,7006 11.062,33 1,0510 468,53
2T1990 323,90 100.875,21 1,3889 1,1978 1,0311 12.566,01 1,0090 792,31
3T1990 358,20 99.697,70 1,4583 1,4621 0,9442 14.209,79 0,9930 754,42
4T1990 456,00 78.404,16 1,5822 1,7150 1,2731 14.236,99 0,9680 407,90
1T1991 495,80 80.312,01 1,6315 1,4093 0,8638 12.141,98 0,9800 739,17
2T1991 301,90 94.106,46 1,2541 1,3255 1,0431 13.780,23 1,0230 1.190,16
3T1991 246,60 80.024,67 1,5030 1,5582 1,1279 13.049,20 1,0100 1.269,83
4T1991 358,10 69.944,29 1,8623 2,1879 1,0828 13.689,50 1,0220 1.582,18
1T1992 1.020,40 67.792,63 1,9007 2,1081 0,9786 12.474,74 1,0380 2.428,26
2T1992 480,70 72.771,76 1,8001 1,8943 0,9630 13.276,20 1,0380 1.601,42
3T1992 480,00 74.586,03 1,8545 2,0245 1,0014 14.703,59 1,0310 1.911,85
4T1992 638,80 72.630,81 1,9213 2,0401 1,0074 15.892,56 1,0540 1.523,16
1T1993 530,60 72.856,54 2,0732 2,1264 0,9782 14.442,07 0,9990 2.099,12
2T1993 411,00 74.058,26 2,1218 2,2539 1,0193 15.157,61 1,0250 2.720,19
3T1993 606,60 76.642,58 2,3584 2,4524 0,9995 17.699,52 1,0180 3.147,89
4T1993 809,10 70.827,71 2,4842 2,6464 1,0250 16.511,57 1,0620 3.217,27
1T1994 769,50 56.834,80 2,8295 2,9680 0,9898 14.923,58 1,0340 4.563,04
2T1994 863,80 66.459,57 3,0297 3,2644 0,9938 18.500,35 1,0570 3.623,10
3T1994 676,70 150.641,99 1,1049 1,1560 0,7720 20.113,46 1,0220 6.429,07
4T1994 911,70 160.013,25 1,0731 1,1194 0,9243 23.086,47 1,0500 5.134,32
1T1995 997,60 159.669,19 1,0433 1,1129 1,0151 21.748,32 1,0150 3.324,67
2T1995 1.289,06 168.126,88 1,0754 1,1307 0,9569 25.375,83 1,0080 3.908,14
3T1995 1.928,93 174.065,57 1,0440 1,1161 0,9911 24.880,68 1,0310 4.895,28
4T1995 2.154,19 187.204,51 1,0451 1,0900 0,9754 24.473,35 1,0320 4.420,11
1T1996 1.865,22 172.574,72 1,0274 1,0732 0,9888 21.036,81 1,0290 5.015,08
2T1996 3.879,89 188.790,34 1,0372 1,0618 0,9802 25.107,89 1,0680 6.017,32
3T1996 1.737,17 199.114,59 1,0171 1,0591 1,0000 27.171,84 1,0200 6.311,11
4T1996 4.551,38 207.202,56 1,0109 1,0557 1,0065 27.775,95 1,0460 6.773,04
1T1997 3.430,40 182.112,98 1,0220 1,0513 0,9972 22.145,90 1,0440 8.537,71
2T1997 5.212,63 197.041,51 1,0184 1,0493 0,9982 29.596,44 1,0590 11.669,60
3T1997 5.299,61 203.122,65 1,0026 1,0486 1,0155 31.489,71 1,0420 10.759,75
4T1997 8.138,45 217.603,97 1,0083 1,0788 1,0098 29.509,52 1,0280 9.132,93
1T1998 5.307,26 185.164,18 1,0152 1,0716 1,0036 25.651,34 1,0610 10.502,90
2T1998 6.925,17 201.490,06 1,0076 1,0502 1,0095 28.139,02 1,0220 8.365,46
3T1998 11.348,80 197.329,93 0,9915 1,0577 1,0337 28.763,14 1,0410 5.560,43
4T1998 11.400,93 195.668,23 1,0023 1,0818 1,0171 26.300,73 1,0670 5.614,50
1T1999 9.067,96 128.704,32 1,0288 1,0810 1,3848 20.906,37 1,0300 6.211,38
2T1999 7.616,47 139.916,19 1,0105 1,0616 1,0169 24.611,98 1,0200 6.570,22
3T1999 10.650,26 125.465,44 1,0197 1,0479 1,0654 25.312,67 1,0520 5.777,45
4T1999 8.919,81 147.262,84 1,0276 1,0444 0,9056 26.390,74 1,0730 9.553,38
SÉRIES UTILIZADAS NA REGRESSÃO
85
1T2000 8.191,89 143.596,82 1,0097 1,0455 0,9673 24.114,84 1,0100 10.198,59
2T2000 7.961,30 150.899,70 1,0066 1,0404 1,0234 27.405,34 1,0640 9.292,78
3T2000 11.733,65 154.524,22 1,0318 1,0394 0,9927 30.601,67 0,9950 8.639,15
4T2000 12.403,64 150.267,26 1,0105 1,0375 1,0495 28.747,09 1,0210 7.803,52
1T2001 6.537,12 129.417,63 1,0142 1,0358 1,0900 28.255,31 0,9950 6.679,31
2T2001 6.962,23 128.150,62 1,0152 1,0384 1,0504 29.665,97 1,0120 6.316,54
3T2001 7.483,57 113.357,71 1,0233 1,0442 1,1326 29.562,21 0,9860 3.981,21
4T2001 9.033,92 138.252,12 1,0221 1,0438 0,8499 26.311,33 1,0160 5.851,15
1T2002 6.232,88 129.389,30 1,0149 1,0421 0,9867 22.753,76 1,0270 5.704,08
2T2002 7.233,50 116.248,46 1,0144 1,0429 1,2068 24.764,19 1,0220 3.916,12
3T2002 6.517,92 88.200,36 1,0258 1,0442 1,3349 31.666,06 1,0240 2.213,66
4T2002 6.475,68 105.054,73 1,0656 1,0501 0,8513 28.418,27 1,0020 3.189,09
1T2003 3.688,25 107.005,59 1,0513 1,0568 0,9027 26.285,53 1,0170 3.361,96
2T2003 4.114,05 133.845,55 1,0143 1,0580 0,8444 29.321,20 1,0370 4.516,71
3T2003 5.185,38 135.708,79 1,0132 1,0564 1,0046 32.183,73 1,0720 5.476,50
4T2003 6.250,20 144.069,70 1,0115 1,0442 0,9770 33.583,90 1,0360 7.696,25
1T2004 4.021,22 136.038,81 1,0185 1,0378 0,9884 32.763,01 1,0430 7.612,60
2T2004 3.295,39 140.160,09 1,0160 1,0368 1,0516 38.845,41 1,0350 6.805,47
3T2004 10.515,23 159.885,99 1,0194 1,0388 0,9024 43.869,95 1,0400 8.131,60
4T2004 7.926,19 180.206,81 1,0200 1,0400 0,9103 43.802,50 1,0330 9.868,90
86
ANEXO 2 – TESTE DE RAÍZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER-ADF COM
INTERCEPTO
87
88
89
90
91
ANEXO 3 – TESTE DE RAÍZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER-ADF COM
INTERCEPTO E COM TERMO DE TENDÊNCIA
92
93
94
95
ANEXO 4 – TESTE DE RAÍZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER-ADF COM
INTERCEPTO – SEGUNDA DIFERENÇA
96
97
ANEXO 5 – TESTE DE RAÍZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER-ADF COM
INTERCEPTO E COM TERMO DE TENTENCIA – SEGUNDA DIFERENÇA
98
99
ANEXO 6 – TESTE DE HETEROSCEDASTICIDADE – Teste de White – Modelo
Log-Linear com produtos cruzados
100
101
ANEXO 7 – TESTE DE HETEROSCEDASTICIDADE – Teste de White – Modelo
Log-Linear sem produtos cruzados
102
ANEXO 8 – TESTE DE COINTEGRAÇÃO DE JOHANSEN PARA AS SÉRIES
IED, ABERT, PIB E IBOV – COM INTERCEPTO E TENDÊNCIA
